Нахождение корней нелинейного уравнения

Курсовая

Информатика, кибернетика и программирование

Блок-схемы реализующие численные методы -для метода дихотомии: Блок-схема для метода хорд: Блок-схема для метода Ньютона: Листинг программы unit Unit1; interfce uses Windows Messges SysUtils Vrints Clsses Grphics Controls Forms Dilogs TeEngine Series ExtCtrls TeeProcs Chrt Menus OleCtnrs StdCtrls xCtrls OleCtrls VCF1 Mth; type TForm1 = clssTForm GroupBox1: TGroupBox; OleContiner2: TOleContiner; MinMenu1: TMinMenu; N1: TMenuItem; Chrt1: TChrt; Series1:...

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ НЕФТИ И ГАЗА им. И.М. ГУБКИНА

Кафедра информатики

Курсовая работа

по дисциплине «Информатика».

Тема: « Нахождение корней нелинейного уравнения»

Выполнил: студентка

Манепова А. М

группы: ГИ-12-05

Проверил:

Москва, 2013

Задание на выполнение курсовой работы. Теория нахождения корней нелинейного уравнения. Описание используемых численных методов. 1. Метод половинного деления (дихотомии) 2.Метод хорд 3. Метод Ньютона Расчеты в математическом пакете Mat lab Отчет о результатах вычисления приближенного значения корня уравнения в MS Excel. Результаты расчета с использованием Побора Параметра Результаты расчета с использованием Поиска Решений Описание приложения созданного в среде Delphi. Блок – схемы реализующие численные методы Листинг программы Изображение окна приложения Анализ полученных результатов Литература.

Задание на выполнение курсовой работы.

1. расчет , выполненный в математическом пакете Matlab (Mathematica 5 .) (файл-функция для описания нелинейного уравнения, график, решение в символьном и численном виде).
2. Нахождение корней нелинейного уравнения в электронных таблицах MS Excel (вид нелинейного уравнения, график нахождения корней нелинейного уравнения, найти корень нелинейного уравнения, используя средства условного анализа: «Побор параметра», «Поиск решения»).
3. Создание приложения для нахождения корней нелинейного уравнения в среде Delphi (вид нелинейного уравнения, график на заданном интервале, для каждого метода: результаты табулирования функции на заданном интервале с заданным шагом, для каждого метода численного метода пользовательскую подпрограмму с передачей параметров). Результаты отобразить на форме в виде таблицы и в файле. Предусмотреть изменение точности значения (Е <= 0 , 001).
4. вид уравнения

Теория нахождения корней нелинейного уравнения. Описание используемых численных методов.

Пусть задана функция , непрерывная вместе со своими несколькими производными. Требуется найти все или некоторые вещественные корни уравнения

.
Данная задача распадается на несколько подзадач. Во-первых, необходимо определить количество корней, исследовать их характер и расположение. Во-вторых, найти приближенные значения корней. В-третьих, выбрать из них интересующие нас корни и вычислить их с требуемой точностью e. Первая и вторая задачи решаются, как правило, аналитическими или графическими методами. В случае, когда ищутся только вещественные корни уравнения, полезно составить таблицу значений функции . Если в двух соседних узлах таблицы функция имеет разные знаки, то между этими узлами лежит нечетное число корней уравнения (по меньшей мере, один). Если эти узлы близки, то, скорее всего, корень между ними только один.
Найденные приближенные значения корней можно уточнить с помощью различных итерационных методов.

Рассмотрим три метода: 1) метод дихотомии (или деление отрезка пополам); 2) метод простой итерации и 3) метод Ньютона .

1. Метод половинного деления (дихотомии)

Пусть на отрезке задана непрерывная функция Если значения функции на концах отрезка имеют разные знаки, т.е. то это означает, что внутри данного отрезка находится нечетное число корней. Пусть для определенности корень один. Суть метода состоит в сокращении на каждой итерации вдвое длины отрезка. Находим середину отрезка по фомуле: Вычисляем значение функции и выбираем тот отрезок, на котором функция меняет свой знак . Новый отрезок вновь делим пополам. И этот процесс продолжаем до тех пор, пока длина отрезка не сравняется с наперед заданной погрешностью вычисления корня Е.

2.Метод хорд

При решении нелинейного уравнения методом хорд задаются интервалы , на котором существует только одно решение, и точность Ɛ. Затем через две точки с координатами (a,F(a)) и (b,F(b)) проводим отрезок прямой линии (хорду) и определяем точку пересечения этой линии с осью абцисс. Ели при этом F(a)*F(b) <0, то праву границу интервала пееносиим в точку x (b=x). Если указанное условие не выполняется, то в точку x переносится левая граница интервала (a=x). Поиск решения пекращается при достижении заданной точности |F(x)|>Ɛ. Вычисления ведутся до тех пор, пока не выполнится неравенство: . Итерационная формула метода хорд имеет вид:

3. Метод Ньютона

Чтобы численно решить уравнение методом простой итерации , его необходимо привести к следующей форме: , где — сжимающее отображение .

Для наилучшей сходимости метода в точке очередного приближения должно выполняться условие . Решение данного уравнения ищут в виде , тогда:

В предположении, что точка приближения «достаточно близка» к корню , и что заданная функция непрерывна , окончательная формула для такова:

С учётом этого функция определяется выражением:

Эта функция в окрестности корня осуществляет сжимающее отображение , и алгоритм нахождения численного решения уравнения сводится к итерационной процедуре вычисления:

Расчеты в математическом пакете Mat lab

В математическом пакете по условию задания был построен график функции и найден корень уравнения с использование символьного решения(solve ) и в численном виде используя встроенные функции: fzero и fsolve . Для описания моей функции использовала файл-функцию.

На следующем рисунке представлен графи функции:

Для записи команд использовала M -файл:

В командном окне были получены следующие результаты:

r 1 =

r 2 =

r 3 =

r 4 =

8.0000

r5 =

7.9979 -8.0000

Отчет о результатах вычисления приближенного значения корня уравнения в MS Excel.

MS Excel был проведен расчет приближенного значения корня уравнения с помощью встроенных возможностей «Подбор параметров» и «Поиск решений». Для выбора начального приближения предварительно мной была построена диаграмма.

Результаты расчета с использованием Побора Параметра

x =-9 (исходя из диаграммы)

В результате использования Подбора Параметра был найден корень x =-8,01.

Результаты расчета с использованием Поиска Решений

В качестве начального приближения был выбран x =-9 (исходя из диаграммы)

После выполнения был получен следующий результат:

Поиск решения дал мне значение x = -8,00002

Описание приложения созданного в среде Delphi.

При создании приложения в среде Delphi в интерфейсе был предусмотрен вывод вида функции и графика. Нахождение корня нелинейного уравнения было реализовано с использование трех методов: Метод дихотомии, Метод Хорд и Метод Ньютона. В отличии от расчета в Excel , где корни находились с помощью подбора параметров и поиска решения, в программе предусмотрен ввод точности вычисления пользователем. Результаты расчета выводятся как в окно приложения так и в текстовый файл.

Блок – схемы реализующие численные методы

Блок-схема для метода дихотомии:

Блок-схема для метода хорд:

Блок-схема для метода Ньютона:

Листинг программы

unit Unit1;

interface

uses

Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,

Dialogs, TeEngine, Series, ExtCtrls, TeeProcs, Chart, Menus, OleCtnrs,

StdCtrls, AxCtrls, OleCtrls, VCF1, Math;

type

TForm1 = class(TForm)

GroupBox1: TGroupBox;

OleContainer2: TOleContainer;

MainMenu1: TMainMenu;

N1: TMenuItem;

Chart1: TChart;

Series1: TPointSeries;

N2: TMenuItem;

N3: TMenuItem;

N4: TMenuItem;

N5: TMenuItem;

Label1: TLabel;

Edit1: TEdit;

GroupBox2: TGroupBox;

GroupBox3: TGroupBox;

GroupBox4: TGroupBox;

Label2: TLabel;

Label3: TLabel;

Edit2: TEdit;

Edit3: TEdit;

Edit4: TEdit;

Label4: TLabel;

Edit5: TEdit;

Label5: TLabel;

Edit7: TEdit;

Label7: TLabel;

F1Book1: TF1Book;

F1Book2: TF1Book;

F1Book3: TF1Book;

F1Book4: TF1Book;

Procedure N1Click(Sender: TObject);

Procedure N3Click(Sender: TObject);

Procedure FormCreate(Sender: TObject);

Procedure N4Click(Sender: TObject);

Procedure N5Click(Sender: TObject);

Private

{ Private declarations }

Public

{ Public declarations }

End;

const

xmin:real=-20;

xmax:real=20;

Form1: TForm1;

X,y,t,a,b,cor:real;

I,n:integer;

Fail:textfile;

implementation

{$R *.dfm}

function f(x:real):real;

begin

f:=(8+x)/(x*sqrt(sqr(x)-4));

end;

function f1(x:real):real;

begin

f1:=(-power(x,3)-16*x*x+32)/(x*X*sqrt(power(x*x-4,3)));

end;

procedure metoddix(ta,tb,eps:real;var xk:real;var kolvo: integer);

begin

kolvo:=0;

repeat

xk:=(ta+tb)/2;

kolvo:=kolvo+1;

Form1.F1book1.NumberRC:=xk;

Form1.F1book1.NumberRC:=f(xk);

if f(ta)*f(xk)<0 then tb:=xk

else ta:=xk;

until (abs(f(xk))<=eps);

end;

procedure metodhord(ta,tb,eps:real;var xk:real;var kolvo: integer);

begin

kolvo:=0;

repeat

xk:= ta-f(ta)*(ta-tb)/(f(ta)-f(tb));

kolvo:=kolvo+1;

Form1.F1book2.NumberRC:=xk;

Form1.F1book2.NumberRC:=f(xk);

if f(ta)*f(xk)<0 then tb:=xk

else ta:=xk;

until (abs(f(xk))<=eps);

end;

procedure metodnyutona(ta,eps:real;var xk:real;var kolvo: integer);

begin

kolvo:=0;

repeat

xk:= ta-f(ta)/f1(ta);

ta:=xk;

kolvo:=kolvo+1;

Form1.F1book3.NumberRC:=xk;

Form1.F1book3.NumberRC:=f(xk);

until (abs(f(xk))<=eps);

end;

procedure TForm1.N1Click(Sender: TObject);

begin

x:=xmin;

i:=0;

while x<=xmax do

begin

if abs(x)>5 then

Begin

I:=i+1;

Y:=f(x);

Series1.Addxy(x,y);

F1book4.NumberRC:=x;

F1book4.NumberRC:=y;

End;

x:=x+0.5;

end;

end;

procedure TForm1.N3Click(Sender: TObject); // Вычисление корня методом половинного деления

begin

F1book1.ClearRange(1,1,100,2,3);

t:=strtofloat(Edit1.Text);

a:=strtofloat(Edit2.Text);

b:=strtofloat(Edit3.Text);

metoddix(a,b,t,cor,n);

F1book4.TextRC:=" дихотомия ";

F1book4.TextRC:=" корень =";

F1book4.NumberRC:=cor;

F1book4.TextRC:="y=";

F1book4.NumberRC:=f(cor);

F1book4.TextRC:=" количество итераций =";

F1book4.NumberRC:=n;

Append(fail);

Writeln(fail);

Writeln(fail," Расчет методом дихотомии ");

closefile(fail);

end;

procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);

begin

Assignfile(fail," отчет .txt");

Rewrite(fail);

Closefile(fail);

end;

procedure TForm1.N4Click(Sender: TObject); // Вычисление корня методом хорд

begin

F1book2.ClearRange(1,1,100,2,3);

t:=strtofloat(Edit1.Text);

a:=strtofloat(Edit5.Text);

b:=strtofloat(Edit4.Text);

metodhord(a,b,t,cor,n);

F1book4.TextRC:=" хорды ";

F1book4.TextRC:=" корень =";

F1book4.NumberRC:=cor;

F1book4.TextRC:="y=";

F1book4.NumberRC:=f(cor);

F1book4.TextRC:=" количество итераций =";

F1book4.NumberRC:=n;

Assignfile(fail," отчет .txt");

Append(fail);

Writeln(fail);

Writeln(fail," Расчет методом хорд ");

writeln(fail,"Точность расчета = ",t:10:7);

Writeln(fail,"Начальное приближение:a = ",a:8:3," b = ",b:8:3);

writeln(fail, " Найден корень : x = ",cor:8:3, " y=f(x)= ",f(cor):8:6);

writeln(fail, "Количество итераций = ",n);

closefile(fail);

end;

procedure TForm1.N5Click(Sender: TObject); // Вычисление корня методом Ньютона

begin

F1book3.ClearRange(1,1,100,2,3);

t:=strtofloat(Edit1.Text);

a:=strtofloat(Edit7.Text);

metodnyutona(a,t,cor,n);

F1book4.TextRC:=" Ньютона ";

F1book4.TextRC:=" корень =";

F1book4.NumberRC:=cor;

F1book4.TextRC:="y=";

F1book4.NumberRC:=f(cor);

F1book4.TextRC:=" количество итераций =";

F1book4.NumberRC:=n;

Assignfile(fail," отчет .txt");

Append(fail);

Writeln(fail);

Writeln(fail," Расчет методом Ньютона ");

writeln(fail,"Точность расчета = ",t:10:7);

Writeln(fail,"Начальное приближение:a = ",a:8:3," b = ",b:8:3);

writeln(fail, " Найден корень : x = ",cor:8:3, " y=f(x)= ",f(cor):8:6);

writeln(fail, "Количество итераций = ",n);

Closefile(fail);

end;

end.

Изображение окна приложения

Первоначальный интерфейс имеет следующий вид:

После выполнения расчетов при E <= 0,001:

В качестве отчета был сформирован файл «Отчет. txt .»:

Анализ полученных результатов

В соответствии с заданием на курсовую работу в математическом пакете мною был найден корень нелинейного уравнения (x =-8) и построен график.

В электронных таблицах был найден корень уравнения с помощью двух встроенных возможностей «Подбор параметра» и «Поиск решения» , при этом «Поиск решения» все же дал более точное значение. Результаты практически совпали с результатами в Matlab .

Для поиска корня в среде Delphi пользователь имеет возможность ввести точность вычисления с клавиатуры. Тестирование программы показало, что при одной и той же заданной точности вычисления метод Ньютона находит искомое значение при меньшем числе итераций.

Таким образом, расчеты показали, что решить нелинейное уравнение можно в разных средах. Наиболее трудоемким расчет оказался в среде Delphi.

Литература.

1. Амосов А.А. и др. вычислительные методы для инженеров М., Высшая школа, 1994.
2. Фаронов В.В. Delphi. Программирование на зыке высокого уровня

3 . Уокенбах Д . Microsoft Office Excel 2007. Библия пользователя

Волков В.Б. Понятный самоучитель Excel 2010

где функция f (x ) определена и непрерывна на конечном или бесконечном интервале x (a , b ) .

Всякое значение

ξ ,

обращающее

функцию f (x )

называется корнем

уравнения

функции f (x ) .

Число ξ

называется корнем k-й кратности,

если при x = ξ вместе с функцией

f (x)

равны нулю и ее производные до порядка (k-1) включительно:

(k − 1)

Однократный корень называется простым . Два уравнения называются равносильными (эквивалентными), если множества их решений совпадают.

Нелинейные уравнения с одной переменной подразделяются на алгебраические (функция f (x ) является алгебраической) и трансцендентные в противном случае. Уже на примере алгебраического многочлена известно, что нули f (x ) могут быть как действительными, так и комплексными. Поэтому более точная постановка задачи состоит в нахождении корней уравнения (6.1), расположенных в заданной области комплексной плоскости. Можно рассматривать также задачу нахождения действительных корней, расположенных на заданном отрезке. Иногда, пренебрегая точностью формулировок, просто говорят, что требуется решить уравнение (6.1). Большинство алгебраических и трансцендентных нелинейных уравнений аналитически (т.е. точно) не решается, поэтому на практике для нахождения корней используются численные методы. В связи с этим под решением уравнения (6.1) будем понимать задачу приближенного нахождения корней

уравнения вида (6.1). При этом под близостью приближенного значения x к корню ξ уравнения, как правило, понимают выполнение неравенства

| ξ − x | < ε при малых ε > 0 ,

т.е. абсолютную погрешность приближенного равенства x ≈ ξ .

Используют также и относительную погрешность, т.е. величину | ξ − x | .

Нелинейная функция f (x ) в своей области определения может иметь конечное или бесконечное количество нулей или может не иметь их вовсе.

Численное решение нелинейного уравнения (6.1) заключается в нахождении с заданной точностью значений всех или некоторых корней уравнения и распадается на несколько подзадач:

во-первых, надо исследовать количество и характер корней (вещественные или комплексные, простые или кратные),

во-вторых, определить их приближенное расположение, т.е. значения начала и конца отрезка, на котором лежит только один корень,

в-третьих, выбрать интересующие нас корни и вычислить их с требуемой точностью.

Большинство методов нахождения корней требует знания промежутков, где заведомо имеется и притом единственный нуль функции. В связи с этим вторая задача называется отделением корней . Решив ее, по сути дела, находят приближенные значения корней с погрешностью, не превосходящей длины отрезка, содержащего корень.

6.1. Отделение корней нелинейного уравнения

Для функций общего вида нет универсальных способов решения задачи отделения корней. Отметим два простых приема отделения действительных корней уравнения – табличный и графический .

Первый прием состоит в вычислении таблицы значений функции в заданных точках x i , расположенных на условно небольшом расстоянии h одна от другой и использовании следующих теорем математического анализа:

1. Если функция y=f(x) непрерывна на отрезке [а,b] и f(a)f(b)<0, то внутри отрезка существует по крайней мере один корень уравнения f(x)=0.

2. Если функция y=f(x) непрерывна на отрезке [а,b], f(a)f(b) < 0 и f′(x) на интервале (a,b) сохраняет знак, то внутри отрезка существует единственный корень уравнения f(x)=0.

Выполнив вычисление значений функции в этих точках (или только определив знаки f (x i ) ), сравнивают их в соседних точках, т.е. проверяют, не

выполняется ли на отрезке [ x i − 1 , x i ] условие f (x i − 1 ) f (x i ) ≤ 0 . Таким образом, если при некотором i числа f (x i − 1 ) и f (x i ) имеют разные знаки, то это означает, что на интервале (x i − 1 , x i ) уравнение имеет по крайней мере

один действительный корень нечетной кратности (точнее - нечетное число корней). Выявить по таблице корень четной кратности очень сложно. Если заранее известно количество корней в исследуемой области, то, измельчая шаг поиска h , таким процессом можно либо их локализовать, либо довести

процесс до состояния, позволяющего утверждать наличие пар корней, не различимых с точностью h = ε . Это хорошо известный способ перебора.

По таблице можно построить график функции y = f (x ) . Корнями

уравнения (6.1) являются те значения х , при которых график функции пересекает ось абсцисс. Этот способ более нагляден и даёт неплохие приближённые значения корней. Построение графика функции даже с малой точностью обычно дает представление о расположении и характере корней уравнения (иногда позволяет выявить даже корни четной кратности). Во многих задачах техники такая точность уже достаточна.

Если построение графика функции y = f (x ) вызывает затруднение, следует преобразовать исходное уравнение к виду ϕ 1 (x ) = ϕ 2 (x ) таким образом, чтобы графики функций y = ϕ 1 (x ) и y = ϕ 2 (x ) были достаточно

просты. Абсциссы точек пересечения этих графиков и будут корнями уравнения.

Пример: Отделить корни уравнения x 2 − sin x − 1 = 0 .
Представим уравнение в виде:	x 2 − 1= sin x						и построим графики
				2 −		y = sin x
Совместное				рассмотрение					графиков
позволяет сделать заключение, что данное
уравнение									ξ 1 [− 1,0] и

ξ 2 .

Допустим, что искомый корень уравнения отделен, т.е. найден отрезок , на котором имеется только один корень уравнения. Для вычисления корня с требуемой точностью ε обычно применяют какую-либо итерационную процедуру уточнения корня, строящую числовую последовательность значений x n , сходящуюся к искомому корню уравнения.

Начальное приближение x 0 выбирают на отрезке , продолжают

вычисления, пока не выполнится неравенство x n − 1 − x n < ε , и считают, что x n – есть корень уравнения, найденный с заданной точностью. Имеется

множество различных методов построения таких последовательностей и выбор алгоритма – весьма важный момент при практическом решении задачи. Немалую роль при этом играют такие свойства метода, как простота, надежность, экономичность, важнейшей характеристикой является его скорость сходимости.

Последовательность x

Сходящаяся

к пределу

x * ,

скорость

сходимости порядка α , если при n → ∞

− x *

− x *

n + 1

α =1 сходимость называется линейной, при 1<α <2 – сверхлинейной, при α =2 – квадратичной. С ростом α алгоритм, как правило, усложняется и условия сходимости становятся более жесткими.

Приближённые значения корней уточняют различными итерационными методами. Рассмотрим наиболее эффективные из них.

6.2. Метод половинного деления (бисекции, дихотомии)

Пусть функция f (x ) определена и непрерывна при всех x [ a , b ] и на меняет знак, т.е. f (a ) f (b ) < 0 . Тогда согласно теореме 1 уравнение имеет на (a , b ) хотя бы один корень. Возьмем произвольную точку c (a , b ) . Будем называть в этом случае отрезок промежутком

существования, корня, а точку c - пробной точкой. Поскольку речь здесь идет лишь о вещественных функциях вещественной переменной, то

вычисление значения f (c ) приведет к какой-либо одной из следующих

взаимоисключающих ситуаций:

А) f (a ) f (c ) < 0 Б) f (c ) f (b ) < 0 В) f (c ) = 0

Если f (c ) = 0 , то корень уравнения найден. В противном случае из двух частей отрезка [ a , c ] или [ c , b ] выберем ту, на концах которой функция имеет разные знаки, так как один из корней лежит на этой половине.

Затем повторяем процесс для выбранного отрезка.
								называют
					дихотомии. Наиболее употребительным
								метода дихотомии
		c(a1 )			является	метод половинного			деления,
					реализующий		самый простой способ
			b(b1 )
					выбора пробной точки – деление
					промежутка		существования
Рис. 6.1. Метод дихотомии

За один шаг метода половинного деления промежуток существования корня сокращается ровно вдвое. Поэтому, если за k -е приближение к корню ξ уравнения примем точку x k , являющуюся серединой полученного на k -м шаге отрезка [ a k , b k ] , полагая a 0 = a , b 0 = b , то придем к неравенству

ξ−	k < b − a

которое, с одной стороны, позволяет утверждать, что последовательность (x k ) имеет предел – искомый корень ξ уравнения (6.1), с другой стороны, является априорной оценкой абсолютной погрешности равенства x k ≈ ξ , что дает возможность подсчитать число шагов (итераций) метода половинного деления, достаточное для получения корня ξ с заданной точностью ε .Для

чего нужно лишь найти наименьшее натуральное k удовлетворяющее неравенству

b 2 − k a < ε .

Проще говоря, если требуется найти корень с точностью ε , то продолжаем деление пополам до тех пор, пока длина отрезка не станет меньше 2ε . Тогда середина последнего отрезка даст значения корня с требуемой точностью.

Дихотомия проста и очень надёжна: к простому корню она сходится для любых непрерывных функций f (x ) , в том числе недифференцируемых;

при этом она устойчива к ошибкам округления. Скорость сходимости невелика: за одну итерацию точность увеличивается примерно вдвое, т.е. уточнение трёх цифр требует 10 итераций. Зато точность ответа гарантируется.

К основным недостаткам метода дихотомии можно отнести следующие.

1. Для начала расчёта необходимо найти отрезок, на котором функция изменяет знак. Если в этом отрезке несколько корней, то заранее неизвестно, к какому из них сойдётся процесс (хотя к одному из них обязательно сойдётся).

2. Метод неприменим к корням чётной кратности.

3. Для корней нечётной высокой кратности он сходится, но менее точен и менее устойчив к ошибкам округления, возникающим при вычислении значений функции.

Дихотомия применяется тогда, когда требуется высокая надёжность счёта, а скорость сходимости малосущественна.

Один из недостатков дихотомии – сходимость неизвестно к какому корню – характерен почти для всех итерационных методов. Его можно устранить удалением уже найденного корня.

Если x 1 есть простой корень уравнения и f (x ) липшиц-непрерывна, то вспомогательная функция g (x ) = f (x ) /(x − x 1 ) непрерывна, причём все нули функций f(x) и g(x) совпадают, за исключением x 1 , так как g (x 1 ) ≠ 0. Если x 1 - кратный корень уравнения, то он будет нулём g(x) кратности на единицу

меньше; остальные нули обеих функций по-прежнему будут одинаковы. Поэтому найденный корень можно удалить, т.е. перейти к функции

g(x) . Тогда отыскание остальных нулей				f (x ) сведётся к отысканию нулей
g(x) . Когда мы найдём какой-нибудь					x 2 функции g(x) ,
корень тоже можно	удалить, вводя				вспомогательную функцию
ϕ (x ) = g (x ) /(x − x 2 ).			последовательно			найти все
уравнения.
При использовании описанной процедуры необходимо учитывать
следующую тонкость. Строго говоря,				мы находим		лишь приближённое
значение корня x ≈ x .	А функция g (x )		F (x ) /(x − x 1 ) имеет нуль в точке x 1 и
полюс в близкой к ней точке
		x 1 (рис. 6.2); только на некотором расстоянии от

этого корня она близка к g(x ) . Чтобы это не сказывалось при нахождении следующих корней, нужно вычислять каждый корень с высокой точностью, особенно если он кратный или вблизи него расположен другой корень уравнения.

					g(x)	Кроме того, в любом методе
		g(x)				окончательные			итерации
						определяемого
		g(x)				выполнять не по функциям типа g(x) , а
			g(x)
						по исходной функции f (x ) . Последние
						итерации,		вычисленные
						g(x) , используются при этом в качестве
	Рис. 6.2. Иллюстрация возникновения
						нулевого		приближения.			Особенно
	погрешности в окрестности корня					важно это при отыскании многих
						корней, так как чем больше корней
							вспомогательной
					соответствуют остальным нулям функции						f (x) .
	G (x ) = f (x ) / ∏ (x − x i
		Учитывая эти предосторожности и вычисляя корни с 8 – 10 верными
	десятичными цифрами, зачастую можно определить десятка два корней, о
	расположении которых заранее ничего не известно (в том числе корней
	высокой кратности р 5).

6.3. Метод хорд

Логично предположить, что в семействе методов дихотомии можно достичь несколько лучших результатов, если отрезок делить точкой c не пополам, а пропорционально величинам ординат f (a ) и f (b ) .

Это означает, что точку c есть смысл находить, как абсциссу точки пересечения

оси Ох с прямой, проходящей через точки A (a , f (a )) и B (b , f (b )) , иначе, с хордой

дуги графика функции f (x ) . Такой способ

выбора пробной точки, называют методом хорд или методом линейной интерполяции .

Запишем уравнение прямой проходящей через точки А и В :

			y− f (a)		x− a
			f (b) − f (a)		b− a
и, полагая y = 0, находим:
	f (a)(b− a)
c = a − f (b) − f (a)

Метод хорд подобно алгоритму метода бисекции строит последовательность вложенных отрезков [а n ,b n ], но в качестве x n берется точка пересечения хорды с осью абсцисс :

	n+ 1				f (an )		− a
					f (bn ) − f (an )

Длина промежутка локализации корня при этом может не стремится к нулю, поэтому обычно счет ведется до совпадения значений двух очередных приближений с точностью ε . Метод сходится линейно, но близость двух очередных приближений не всегда означает, что корень найден с требуемой точностью. Поэтому, если 0 < m ≤ | f ′ (x )| ≤ M , x [ a , b ] ,

M − m

Более надежным практическим критерием окончания итераций в методе хорд является выполнение неравенства

				− x	n− 1			< ε.
		2 x n− 1 − x n − x n− 2
6.4. Метод простой итерации
Заменим уравнение f (x ) = 0 эквивалентным ему уравнением
				x = ϕ (x ) .

сходилась к корню данного уравнения

знакопостоянная функция. Выберем некоторое нулевое приближение х 0 и вычислим дальнейшие приближения по формулам

x k + 1 = ϕ (x k ) , k = 0,1,2,..

Эти формулы определяют одношаговый общий итерационный метод, называемым методом простых итераций . Попытаемся понять, каким

требованиям должна удовлетворять функция ϕ (x ) , чтобы последовательность (x k ) , определяемая (6.7) была сходящаяся, и как

построить функцию ϕ (x ) по функции f (x ) , чтобы эта последовательность

f (x) = 0 .

Пусть ϕ (x ) - непрерывная на некотором отрезке [ a , b ] функция. Если определяемая формулой (6.7) последовательность (x k ) сходится к

некоторому числу ξ , т.е. ξ = lim x k , то, переходя к пределу в равенстве

k →∞

(6.7), получаем ξ = ϕ (ξ ) . Это равенство означает, что ξ - корень

уравнения (6.6) и эквивалентного ему исходного уравнения.

Нахождение корня уравнения (6.6) называется задачей о неподвижной точке. Существование и единственность этого корня основывается на принципе сжимающих отображений.

Определение: Непрерывная функция ϕ (x ) называется сжимающей на отрезке [ a , b ] если:

1) ϕ (x ) , x

2) q (0,1) : |ϕ (x 2 )− ϕ (x 1 )|≤ q |x 2 − x 1 |, x 1 ,x 2 .

Второе условие для дифференцируемой на [ a , b ] функции равносильно выполнению неравенства ϕ " (x ) ≤ q < 1 на этом отрезке.

Метод простых итераций имеет простую геометрическую интерпретацию: нахождение корня уравнения f(x)=0 равносильно обнаружению неподвижной точки функции x= ϕ (x) , т.е. точки пересечения

графиков функций y= ϕ (x) и y=x . Метод простой итерации не всегда обеспечивает сходимость к корню уравнения. Достаточным условием сходимости этого метода является выполнение неравенства ϕ " (x ) ≤ q < 1 на

Проиллюстрируем (рис. 6.4) геометрически поведение сходящейся итерационной последовательности (x k ) , не отмечая значения ϕ (x k ) , а

отражая их на ось абсцисс с помощью биссектрисы координатного угла

y= x .

Рис.6.4 Сходимость метода простой итерации при ϕ " (x ) ≤ q < 1 .

Как видно из рис. 6.4, если производная ϕ ′ (x ) < 0 , то последовательные приближения колеблются около корня, если же производная ϕ ′ (x ) > 0 , то

последовательные приближения сходятся к корню монотонно. Справедлива следующая теорема о неподвижной точке.

Теорема: Пусть ϕ (x ) определена и дифференцируема на [ a , b ] . Тогда, если выполняются условия:

1) ϕ
	(x )	x [ a, b]

x (a, b)

2) q : |ϕ (x )|≤ q < 1

3) 0

x [ a, b]

то уравнение x = ϕ (x ) имеет на [ a , b ] единственный корень ξ и к этому

корню сходится определяемая методом простых итераций

последовательность (x k ) , начинающаяся с x 0 [ a , b ] .

При этом справедливы следующие оценки погрешности:

k − 1

|ξ − x |≤ 1 − q |x

−x

ξ − x k

1 − q

x 1 − x 0

если ϕ (x ) > 0

ξ − x k

− x k − 1

если ϕ (x ) < 0

Вблизи корня итерации сходятся примерно как геометрическая прогрессия со

				x k − x k − 1
	знаменателем					Метод имеет линейную скорость
				x k − 1 − x k − 2
	сходимости. Очевидно, что чем меньше						q (0,1)	Тем быстрее сходимость.
		образом, успех						от того, насколько удачно

выбрано ϕ (x ) .

Например, для извлечения квадратного корня, т.е. для решения

уравненияx 2 = a , можно положить ϕ (x ) = a / x

или ϕ

(x ) = 1/ 2

и соответственно написать такие итерационные процессы:

x k + 1 =

x k + 1

	Первый процесс вообще не сходится, а второй сходится при любом х 0 > 0 и
	сходится очень быстро, так как ϕ "(ξ ) = 0					Второй процесс используется при
	извлечении корня в "запаянных" командах микрокалькуляторов.
	Пример 1: Найти методом итерации с точностью ε =								10− 4 наименьший
	корень уравнения
					f (x )= x 3 + 3x 2 − 1= 0 .
	Решение : Отделяем корни:
		−4	−3	−2	− 1 0
	f (x)

Очевидно, уравнение имеет три корня, расположенные на отрезках [ − 3; − 2] , [− 1;0] и . Наименьший находится на отрезке [ − 3; − 2] .

Т.к. на этом отрезке x 2 ≠ 0 , разделим уравнение на x 2 . Получим:

x +3 −

= 0 => x =

−3

x2

x2

|ϕ

−2 x

−3

1 , т.е.

q=

(x )|=

−3 ≤ x ≤ −2

−3 ≤ x ≤ −2

Пусть x 0

=− 2.5 , тогда δ

= max[− 3− x 0 ;− 2 − x 0 ] = 0.5

x = ϕ (− 2.5) =

−3

=− 2.84 [− 3,− 2]

обозначим

Проверим выполнение условия теоремы:

ϕ (x )= x 2 − 3

(− 2.5)2

|ϕ (x 0)− x 0|= 0.34< (1− q )

0 −

1 −

(x )

q n ≤ ε =>

2 10

=> n ≥ 6

1− q

3 4n

xn

ϕ (x n )=

−3

x2

− 2.50000

− 2.84000

− 2.84000

− 2.87602

− 2.87602

− 2.87910

− 2.87910

− 2.87936

− 2.87936

− 2.87938

− 2.87938

− 2.87938

Замечание: Для нахождения двух других корней исходного уравнения методом простой итерации уже нельзя пользоваться формулой: x = x 1 2 − 3 ,

−2 x

−3

=−∞,

−2 x

−3

max | ϕ (x )| =

−1 ≤ x ≤ 0

−1 ≤ x ≤ 0

−1 ≤x ≤0

Условие сходимости на этих отрезках не выполнено.

Метод релаксации - один из вариантов метода простой итерации, в котором

ϕ (x) = x − τ f (x) ,

т.е. равносильное уравнение имеет вид:

x = x − τ f (x) .

Приближения к корню вычисляются по формулам
xn + 1 = xn − τ f (xn ),
Если f (x ) < 0 , то рассматривают уравнение − f (x ) = 0 .

функции f (x ) . Пусть

0 ≤α ≤ f ′(x ) ≤γ <∞

Параметр τ подбирается таким, чтобы производная ϕ ′ (x ) = 1 − τ f ′ (x ) в нужной области была малой по модулю.

1 − τ γ ≤ ϕ′ (x ) ≤ 1 − λα

и значит,

|ϕ ′ (x )|≤ q (τ ) = max{|1− τα |,|1− τγ |}

Пусть задана функция, непрерывная вместе со своими несколькими производными. Требуется найти все или некоторые вещественные корни уравнения

Данная задача распадается на несколько подзадач. Во-первых, необходимо определить количество корней, исследовать их характер и расположение. Во-вторых, найти приближенные значения корней. В-третьих, выбрать из них интересующие нас корни и вычислить их с требуемой точностью. Первая и вторая задачи решаются, как правило, аналитическими или графическими методами. В случае, когда ищутся только вещественные корни уравнения (1), полезно составить таблицу значений функции. Если в двух соседних узлах таблицы функция имеет разные знаки, то между этими узлами лежит нечетное число корней уравнения (по меньшей мере, один). Если эти узлы близки, то, скорее всего, корень между ними только один.

Найденные приближенные значения корней можно уточнить с помощью различных итерационных методов. Рассмотрим три метода: 1) метод дихотомиии (или деление отрезка пополам); 2) метод простой итерации и 3) метод Ньютона.

Методы решения задачи

Метод деления отpезка пополам

Наиболее простым методом, позволяющим найти корень нелинейного уравнения (1), является метод половинного деления.

Пусть на отрезке задана непрерывная функция Если значения функции на концах отрезка имеют разные знаки, т.е. то это означает, что внутри данного отрезка находится нечетное число корней. Пусть для определенности корень один. Суть метода состоит в сокращении на каждой итерации вдвое длины отрезка. Находим середину отрезка (см. рис. 1) Вычисляем значение функции и выбираем тот отрезок, на котором функция меняет свой знак. Новый отрезок вновь делим пополам. И этот процесс продолжаем до тех пор, пока длина отрезка не сравняется с наперед заданной погрешностью вычисления корня. Построение нескольких последовательных приближений по формуле (3) приведено на рисунке 1.

Итак, алгоритм метода дихотомии:

1. Задать отрезок и погрешность.

2. Если f(a) и f(b) имеют одинаковые знаки, выдать сообщение о невозможности отыскания корня и остановиться.

Рис.1.

3. В противном случае вычислить c=(a+b)/2

4. Если f(a) и f(c) имеют разные знаки, положить b=c, в противном случае a=c.

5. Если длина нового отрезка, то вычислить значение корня c=(a+b)/2 и остановиться, в противном случае перейти к шагу 3.

Так как за N шагов длина отрезка сокращается в 2 N раз, то заданная погрешность отыскания корня будет достигнута за итераций.

Как видно, скорость сходимости мала, но к достоинствам метода относятся простота и безусловная сходимость итерационного процесса. Если отрезок содержит больше одного корня (но нечетное число), то всегда будет найден какой-нибудь один.

Замечание. Для определения интервала, в котором лежит корень, необходим дополнительный анализ функции, основанный либо на аналитических оценках, либо на использование графического способа решения. Можно также организовать перебор значений функции в различных точках, пока не встретится условие знакопеременности функции

Свои способности человек может узнать, только попытавшись приложить их. (Сенека)

Численные методы: решение нелинейных уравнений

Задачи решения уравнений постоянно возникают на практике, например, в экономике, развивая бизнес, вы хотите узнать, когда прибыль достигнет определенного значения, в медицине при исследовании действия лекарственных препаратов, важно знать, когда концентрация вещества достигнет заданного уровня и т.д.

В задачах оптимизации часто необходимо определять точки, в которых производная функции обращается в 0, что является необходимым условием локального экстремума.

В статистике при построении оценок методом наименьших квадратов или методом максимального правдоподобия также приходится решать нелинейные уравнения и системы уравнений.

Итак, возникает целый класс задач, связанных с нахождением решений нелинейных уравнений, например, уравнения или уравнения и т.д.

В простейшем случае у нас имеется функция , заданная на отрезке (a , b ) и принимающая определенные значения.

Каждому значению x из этого отрезка мы можем сопоставить число , это и есть функциональная зависимость, ключевое понятие математики.

Нам нужно найти такое значение при котором такие называются корнями функции

Визуально нам нужно определить точку пересечения графика функции с осью абсцисс.

Метод деления пополам

Простейшим методом нахождения корней уравнения является метод деления пополам или дихотомия .

Этот метод является интуитивно ясным и каждый действовал бы при решении задачи подобным образом.

Алгоритм состоит в следующем.

Предположим, мы нашли две точки и , такие что и имеют разные знаки, тогда между этими точками находится хотя бы один корень функции .

Поделим отрезок пополам и введем среднюю точку .

Тогда либо , либо .

Оставим ту половину отрезка, для которой значения на концах имеют разные знаки. Теперь этот отрезок снова делим пополам и оставляем ту его часть, на границах которой функция имеет разные знаки, и так далее, достижения требуемой точности.

Очевидно, постепенно мы сузим область, где находится корень функции, а, следовательно, с определенной степенью точности определим его.

Заметьте, описанный алгоритм применим для любой непрерывной функции.

К достоинствам метода деления пополам следует отнести его высокую надежность и простоту.

Недостатком метода является тот факт, что прежде чем начать его применение, необходимо найти две точки, значения функции в которых имеют разные знаки. Очевидно, что метод неприменим для корней четной кратности и также не может быть обобщен на случай комплексных корней и на системы уравнений.

Порядок сходимости метода линейный, на каждом шаге точность возрастает вдвое, чем больше сделано итераций, тем точнее определен корень.

Метод Ньютона: теоретические основы

Классический метод Ньютона или касательных заключается в том, что если — некоторое приближение к корню уравнения , то следующее приближение определяется как корень касательной к функции , проведенной в точке .

Уравнение касательной к функции в точке имеет вид:

В уравнении касательной положим и .

Тогда алгоритм последовательных вычислений в методе Ньютона состоит в следующем:

Сходимость метода касательных квадратичная, порядок сходимости равен 2.

Таким образом, сходимость метода касательных Ньютона очень быстрая.

Запомните этот замечательный факт!

Без всяких изменений метод обобщается на комплексный случай.

Если корень является корнем второй кратности и выше, то порядок сходимости падает и становится линейным.

Упражнение 1 . Найти с помощью метода касательных решение уравнения на отрезке (0, 2).

Упражнение 2. Найти с помощью метода касательных решение уравнения на отрезке (1, 3).

К недостаткам метода Ньютона следует отнести его локальность, поскольку он гарантированно сходится при произвольном стартовом приближении только, если везде выполнено условие , в противной ситуации сходимость есть лишь в некоторой окрестности корня.

Недостатком метода Ньютона является необходимость вычисления производных на каждом шаге.

Визуализация метода Ньютона

Метод Ньютона (метод касательных) применяется в том случае, если уравнение f (x ) = 0 имеет корень , и выполняются условия:

1) функция y = f (x ) определена и непрерывна при ;

2) f (a )· f (b ) < 0 (функция принимает значения разных знаков на концах отрезка [a ; b ]);

3) производные f" (x ) и f"" (x ) сохраняют знак на отрезке [a ; b ] (т.е. функция f (x ) либо возрастает, либо убывает на отрезке [a ; b ], сохраняя при этом направление выпуклости);

Основная идея метода заключается в следующем: на отрезке [a ; b ] выбирается такое число x 0 , при котором f (x 0 ) имеет тот же знак, что и f "" (x 0 ), т. е. выполняется условие f (x 0 )· f "" (x ) > 0 . Таким образом, выбирается точка с абсциссой x 0 , в которой касательная к кривой y = f (x ) на отрезке [a ; b ] пересекает ось Ox . За точку x 0 сначала удобно выбирать один из концов отрезка.

Рассмотрим метод Ньютона на конкретном примере.

Пусть нам дана возрастающая функция y = f(x) =x 2 -2, непрерывная на отрезке (0;2), и имеющая f " (x) = 2 x > 0 и f "" (x) = 2 > 0 .

Рисунок 1 . f(x) =x 2 -2

Уравнение касательной в общем виде имеет представление:

y-y 0 = f " (x 0)·(x-x 0).

В нашем случае: y-y 0 =2x 0 ·(x-x 0). В качестве точки x 0 выбираем точку B 1 (b; f(b)) = (2,2). Проводим касательную к функции y = f(x) в точке B 1 , и обозначаем точку пересечения касательной и оси Ox точкой x 1 . Получаем уравнение первой касательной:y-2=2·2(x-2), y=4x-6.

Ox: x 1 =

Рисунок 2. Результат первой итерации

y=f(x) Ox через точку x 1 , получаем точку В 2 =(1.5; 0.25) . Снова проводим касательную к функции y = f(x) в точке В 2 , и обозначаем точку пересечения касательной и оси Ox точкой x 2 .

Уравнение второй касательной: y -0.25=2*1.5(x -1.5), y = 3 x - 4.25.

Точка пересечения касательной и оси Ox: x 2 = .

Рисунок 3. Вторая итерация метода Ньютона

Затем находим точку пересечения функции y=f(x) и перпендикуляра, проведенного к оси Ox через точку x 2 , получаем точку В 3 и так далее.

Рисунок 4. Третий шаг метода касательных

Первое приближение корня определяется по формуле:

= 1.5.

Второе приближение корня определяется по формуле:

=

Третье приближение корня определяется по формуле:

Таким образом, i -ое приближение корня определяется по формуле:

Вычисления ведутся до тех пор, пока не будет достигнуто совпадение десятичных знаков, которые необходимы в ответе, или заданной точности e - до выполнения неравенства | xi - xi -1 | < e .

В нашем случае, сравним приближение, полученное на третьем шаге с реальным ответом, посчитанном на калькуляторе:

Рисунок 5. Корень из 2, посчитанный на калькуляторе

Как видно, уже на третьем шаге мы получили погрешность меньше 0.000002.

Таким образом можно вычислить значение величины "корень квадратный из 2" с любой степенью точности. Этот замечательный метод был изобретен Ньютоном и позволяет находить корни очень сложных уравнений.

Метод Ньютона: приложение на С++

В данной статье мы автоматизируем процесс вычисления корней уравнений, написав консольное приложение на языке C++. Разрабатывать его мы будем в Visual C++ 2010 Express, это бесплатная и очень удобная среда разработки С++.

Для начала запустим Visual C++ 2010 Express. Появится стартовое окно программы. В левом углу нажмем «Создать проект».

Рис. 1. Начальная страница Visual C++ 2010 Express

В появившемся меню выберем «Консольное приложение Win32», введем имя приложение «Метод_Ньютона».

Рис. 2. Создание проекта

// Метод_Ньютона.cpp: определяет точку входа для консольного приложения #include "stdafx.h" #include using namespace std; float f(double x) //возвращает значение функции f(x) = x^2-2 float df(float x) //возвращает значение производной float d2f(float x) // значение второй производной int _tmain(int argc, _TCHAR* argv) int exit = 0, i=0;//переменные для выхода и цикла double x0,xn;// вычисляемые приближения для корня double a, b, eps;// границы отрезка и необходимая точность cout<<"Please input \n=>"; cin>>a>>b; // вводим границы отрезка, на котором будем искать корень cout<<"\nPlease input epsilon\n=>"; cin>>eps; // вводим нужную точность вычислений if (a > b) // если пользователь перепутал границы отрезка, меняем их местами if (f(a)*f(b)>0) // если знаки функции на краях отрезка одинаковые, то здесь нет корня cout<<"\nError! No roots in this interval\n"; if (f(a)*d2f(a)>0) x0 = a; // для выбора начальной точки проверяем f(x0)*d2f(x0)>0 ? xn = x0-f(x0)/df(x0); // считаем первое приближение cout<<++i<<"-th iteration = "< while(fabs(x0-xn) > eps) // пока не достигнем необходимой точности, будет продолжать вычислять xn = x0-f(x0)/df(x0); // непосредственно формула Ньютона cout<<++i<<"-th iteration = "< cout<<"\nRoot = "< cout<<"\nExit?=>"; } while (exit!=1); // пока пользователь не ввел exit = 1

Посмотрим, как это работает. Нажмем на зеленый треугольник в верхнем левом углу экрана, или же клавишу F5.

Если происходит ошибка компиляции «Ошибка error LNK1123: сбой при преобразовании в COFF: файл недопустим или поврежден», то это лечится либо установкой первого Service pack 1, либо в настройках проекта Свойства -> Компоновщик отключаем инкрементную компоновку.

Рис. 4. Решение ошибки компиляции проекта

Мы будем искать корни у функции f(x) = x2-2 .

Сначала проверим работу приложения на «неправильных» входных данных. На отрезке нет корней, наша программа должна выдать сообщение об ошибке.

У нас появилось окно приложения:

Рис. 5. Ввод входных данных

Введем границы отрезка 3 и 5, и точность 0.05. Программа, как и надо, выдала сообщение об ошибке, что на данном отрезке корней нет.

Рис. 6. Ошибка «На этом отрезке корней нет!»

Выходить мы пока не собираемся, так что на сообщение «Exit?» вводим «0».

Теперь проверим работу приложения на корректных входных данных. Введем отрезок и точность 0.0001.

Рис. 7. Вычисление корня с необходимой точностью

Как мы видим, необходимая точность была достигнута уже на 4-ой итерации.

Чтобы выйти из приложения, введем «Exit?» => 1.

Метод секущих

Чтобы избежать вычисления производной, метод Ньютона можно упростить, заменив производную на приближенное значение, вычисленное по двум предыдущим точкам:

Итерационный процесс имеет вид:

Это двухшаговый итерационный процесс, поскольку использует для нахождения последующего приближения два предыдущих.

Порядок сходимости метода секущих ниже, чем у метода касательных и равен в случае однократного корня .

Эта замечательная величина называется золотым сечением:

Убедимся в этом, считая для удобства, что .

Таким образом, с точностью до бесконечно малых более высокого порядка

Отбрасывая остаточный член, получаем рекуррентное соотношение, решение которого естественно искать в виде .

После подстановки имеем: и

Для сходимости необходимо, чтобы было положительным, поэтому .

Поскольку знание производной не требуется, то при том же объёме вычислений в методе секущих (несмотря на меньший порядок сходимости) можно добиться большей точности, чем в методе касательных.

Отметим, что вблизи корня приходится делить на малое число, и это приводит к потере точности (особенно в случае кратных корней), поэтому, выбрав относительно малое , выполняют вычисления до выполнения и продолжают их пока модуль разности соседних приближений убывает.

Как только начнется рост, вычисления прекращают и последнюю итерацию не используют.

Такая процедура определения момента окончания итераций называется приемом Гарвика.

Метод парабол

Рассмотрим трехшаговый метод, в котором приближение определяется по трем предыдущим точкам , и .

Для этого заменим, аналогично методу секущих, функцию интерполяционной параболой проходящей через точки , и .

В форме Ньютона она имеет вид:

Точка определяется как тот из корней этого полинома, который ближе по модулю к точке .

Порядок сходимости метода парабол выше, чем у метода секущих, но ниже, чем у метода Ньютона.

Важным отличием от ранее рассмотренных методов, является то обстоятельство, что даже если вещественна при вещественных и стартовые приближения выбраны вещественными, метод парабол может привести к комплексному корню исходной задачи.

Этот метод очень удобен для поиска корней многочленов высокой степени.

Метод простых итераций

Задачу нахождения решений уравнений можно формулировать как задачу нахождения корней: , или как задачу нахождения неподвижной точки.

Пусть и — сжатие: (в частности, тот факт, что — сжатие, как легко видеть, означает, что).

По теореме Банаха существует и единственна неподвижная точка

Она может быть найдена как предел простой итерационной процедуры

где начальное приближение — произвольная точка промежутка .

Если функция дифференцируема, то удобным критерием сжатия является число . Действительно, по теореме Лагранжа

Таким образом, если производная меньше единицы, то является сжатием.

Условие существенно, ибо если, например, на , то неподвижная точка отсутствует, хотя производная равна нулю. Скорость сходимости зависит от величины . Чем меньше , тем быстрее сходимость.

В этой главе рассматривается задача отыскания корней нелинейных уравнений и излагаются методы ее решения. Это делается несколько подробнее, чем обычно принято в учебниках по численным методам. Дело в том, что нелинейное уравнение представляет собой редкий пример задачи, которая может быть сравнительно полно исследована элементарными средствами и допускает наглядные геометрические иллюстрации. В то же время многие проблемы, возникающие при отыскании корней нелинейных уравнений, типичны, а некоторые методы их решения (в особенности метод простой итерации и метод Ньютона) допускают широкие обобщения и играют в вычислительной математике фундаментальную роль.

§ 4.1. Постановка задачи. Основные этапы решения

1. Постановка задачи.

Задача отыскания корней нелинейного уравнения с одним неизвестным вида

имеет многовековую историю, но не потеряла свою актуальность и в наши дни. Она часто возникает как элементарный шаг при решении различных научных и технических проблем. Напомним, что корнем (или решением) уравнения (4.1) называется значение х, при котором

Для справедливости большинства рассуждений данной главы достаточно предположить, что в окрестности каждого из искомых корней функция дважды непрерывно дифференцируема.

Корень х уравнения (4.1) называется простым, если противном случае (т. е. в случае корень х называется кратным. Целое число назовем кратностью корня х, если для Геометрически корень х соответствует точке пересечения графика функции с осью Корень х является простым, если график пересекает ось под ненулевым углом, и кратным, если пересечение происходит под нулевым углом. Функция график который изображен на рис. 4.1, имеет четыре корня. Корни простые, кратные.

Задача отыскания простых корней является существенно более простой (и чаще встречающейся), чем задача отыскания кратных корней. В действительности большинство методов решения уравнения (4.1) ориентировано именно на вычисление простых корней.

2. Уточнение постановки задачи.

В конкретной задаче часто интерес представляют не все корни уравнения, а лишь некоторые из них. Тогда постановку задачи уточняют, указывая на то, какие из корней подлежат определению (положительные корни, корни из заданного интервала, максимальный из корней и т.д.).

В подавляющем большинстве случаев представить решение уравнения (4.1) в виде конечной формулы оказывается невозможным. Даже для простейшего алгебраического уравнения степени

явные формулы, выражающие его корни через коэффициенты с помощью конечного числа арифметических операций и извлечения корней степени не выше найдены лишь при Однако уже для

уравнений пятой и более высоких степеней таких формул не существует. Этот замечательный факт, известный как теорема Абеля, был установлен в 30-е годы XIX в. Н. Абелем и Э. Галуа.

Невозможность найти точное решение нелинейного уравнения кажется огорчительной. Однако нужно признать, что желание найти точное числовое значение решения вряд ли следует считать разумным. Во-первых, в реальных исследованиях зависимость является лишь приближенным описанием, моделирующим истинную связь между параметрами у их. Поэтому точное решение х уравнения (4.1) все равно является лишь приближенным значением того параметра х, который в действительности соответствует значению . Во-вторых, даже если уравнение (4.1) допускает возможность нахождения решения в виде конечной формулы, то результат вычислений по этой формуле почти с неизбежностью содержит вычислительную погрешность и поэтому является приближенным.

Пример 4.1. Предположим, что исследование некоторого явления привело к необходимости решить уравнение

Воспользовавшись формулами (3.2) для корней квадратного уравнения, получим значения Найдены ли нами точные значения параметра Очевидно, нет. Скорее всего коэффициенты уравнения (4.3) известны приближенно и в лучшем случае они представляют округленные значения "истинных" коэффициентов. В действительности можно лишь утверждать, что

Предположим теперь, что "истинный" вид уравнения (4.3) таков: Тогда точные значения параметра можно вычислить по формуле Однако она лишь указывает на то, какие операции и в каком порядке следует выполнить. В данном случае точное вычисление по формуле невозможно, так как она содержит операцию извлечения квадратного корня. Вычисленные по ней значения неизбежно окажутся приближенными.

В дальнейшем мы откажемся от попыток найти точные значения корней уравнения (4.1) и сосредоточим внимание на методах решения более реалистичной задачи приближенного вычисления корней с заданной точностью

В данной главе под задачей отыскания решений уравнения (4.1) будем понимать задачу вычисления с заданной точностью конечного числа подлежащих определению корней этого уравнения.

3. Основные этапы решения.

Решение задачи отыскания корней нелинейного уравнения осуществляют в два этапа. Первый этап называется этапом локализации (или отделения) корней, второй - этапом итерационного уточнения корней.

Локализация корней. Отрезок содержащий только один корень х уравнения (4.1), называют отрезком локализации корня х. Цель этапа локализации считают достигнутой, если для каждого из подлежащих определению корней удалось указать отрезок локализации (его длину стараются по возможности сделать минимальной).

Прежде чем переходить непосредственно к отысканию отрезков локализации, имеет смысл провести предварительное исследование задачи для выяснения того, существуют ли вообще корни уравнения (4.1), сколько их и как они расположены на числовой оси.

Способы локализации корней многообразны, и указать универсальный метод не представляется возможным. Иногда отрезок локализации известен либо он определяется из физических соображений. В простых ситуациях хороший результат может давать графический метод (см. пример 4.2). Широко применяют построение таблиц значений функций вида При этом способе локализации о наличии на отрезке корня судят по перемене знака функции на концах отрезка (см. пример 4.3). Основанием для применения указанного способа служит следующая хорошо известная теорема математического анализа.

Теорема 4.1. Пусть функция непрерывна на отрезке и принимает на ею концах значения разных знаков, т. е. Тогда отрезок содержит по крайней мере один корень уравнения

К сожалению, корень четной кратности не удается локализовать на основании перемены знака с помощью даже очень подробной таблицы.

Дело в том, что в малой окрестности такого корня (например, корня на рис. 4.1) функция имеет постоянный знак.

Важно подчеркнуть, что далеко не всегда для успешного отыскания

корня х уравнения (4.1) необходимо полное решение задачи локализации. Часто вместо отрезка локализации достаточно найти хорошее начальное приближение к корню х. Пример 4.2. Локализуем корни уравнения

Для этого преобразуем уравнение к виду и построим графики функций (рис. 4.2). Абсциссы точек пересечения этих графиков являются корнями данного уравнения. Из рис. 4.2 видно, что уравнение имеет два корня и расположенные на отрезках и . Убедимся, что функция принимает на концах указанных отрезков значения разных знаков. Действительно, Следовательно, в силу теоремы 4.1 на каждом из отрезков и находится по крайней мере один корень.

Пример 4.3. Локализуем корни уравнения

Для этого составим таблицу значений функции на отрезке с шагом 0.4.

Таблица 4.1 (см. скан)

Из табл. 4.1 видно, что функция меняет знак на концах отрезков Теорема 4.1 дает основание утверждать, что каждый из этих отрезков содержит по крайней мере один корень. Учитывая, что в силу основной теоремы алгебры многочлен третьей степени не может иметь более трех корней, заключаем, что полученные три отрезка содержат ровно по одному корню. Таким образом, корни локализованы.

Итерационное уточнение корней. На этом этапе для вычисления каждого из корней с точностью используют тот или иной итерационный метод, позволяющий построить последовательность приближений к корню

Общее представление об итерационных методах и основные определения были даны в § 3.3. Введем дополнительно некоторые определения.

Итерационный метод называют одношаговым, если для вычисления очередного приближения используется только одно предыдущее приближение и к шаговым, если для вычисления используются к предыдущих приближений Заметим, что для построения итерационной последовательности одношаговым методом требуется задание только одного начального приближения в то время как при использовании -шагового метода - к начальных приближений

Скорость сходимости - одна из важнейших характеристик итерационных методов. Говорят, что метод сходится со скоростью геометрической прогрессии, знаменатель которой если для всех справедлива следующая оценка:

Как нетрудно видеть, из оценки (4.5) действительно вытекает сходимость метода.

Пусть одношаговый итерационный метод обладает следующим свойством: существует -окрестность корня х такая, что если приближение принадлежит этой окрестности, то справедлива оценка

где постоянные. В этом случае число называют порядком сходимости метода. Если то говорят, что метод обладает линейной скоростью сходимости в указанной -окрестности корня. Если то принято говорить о сверхлинейной скорости сходимости. При скорость сходимости называют