
- •3.0 Численные методы в среде информационных технологий
- •3.1 Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •3.1.1 Метод Жордана-Гаусса
- •3.1.1.1 Обыкновенные жордановы исключения
- •3.1.1.2 Алгоритм метода Жордана-Гаусса
- •3.1.1.3 Численный пример метода Жордана-Гаусса
- •3.1.2 Метод Зейделя
- •3.1.2.1 Метод Зейделя
- •3.1.2.2 Алгоритм метода Зейделя
- •3.1.2.3 Численный пример Метода Зейделя
- •3.2 Численные решение нелинейных уравнений
- •3.2.1 Теоретические сведения
- •3.2.2 Метод дихотомии
- •3.2.3 Метод хорд
- •3.2.4 Метод Ньютона (метод касательных)
- •3.3 Задание к работе
3.2.3 Метод хорд
Р
В
качестве нового интервала для продолжения
итерационного процесса выбираем
из двух отрезков
или
тот, на концах которого функция f(x)
принимает
значения с разными знаками.
Заканчиваем процесс уточнения корня, когда расстояние между очередными приближениями станет меньше заданной погрешности

погрешности
, т. Е
,
или
когда значения функции
f(x)
попадут
в область шума, т. е.
.
Уравнение
прямой линии, проходящей через точки
,
запишем
в общем виде:
.
Коэффициенты k и с уравнения этой прямой определим из условий:
Вычитая левые и правые части последних соотношений, получим
Точку пересечения прямой y(x) с осью абсцисс получим, приравнивая y(x) к нулю:
|
(3.3) |
или
|
(3.4) |
3.2.4 Метод Ньютона (метод касательных)
Рассмотрим
графическую
иллюстрацию метода (рис. 3.3). Предположим,
что
графическим методом определено начальное
приближение
к корню. В
точке
вычислим левую часть решаемого уравнения
f0
=
f(x0),
а также производную
в этой точке
.
Следующее приближение к корню найдем
в точке
х1,
где касательная к функции f(х),
проведенная
из точки (x0,
f0),
пересекает ось абсцисс. Затем принимаем
точку
в
качестве начальной
и продолжаем итерационный процесс. Из
графиков, приведенных на рис. 3.3, видно,
что таким способом
можно приближаться к корню
.
При этом с каждой итерацией расстояние
между очередным
и предыдущим
приближениями к корню
будет уменьшаться. Процесс уточнения
корня закончим, когда выполнится
условие:
, (3.5)
где – допустимая погрешность определения корня.
Из геометрических соотношений (рис. 3.3, а) получим основную формулу метода Ньютона:
. (3.6)
В общем виде для k-го шага итерационного процесса соотношение (3.6) принимает вид:
. (3.7)
а б
Рис. 3.3. Графическая иллюстрация метода Ньютона:
а – классический метод Ньютона; б – модифицированный метод Ньютона.
Алгоритм
Ньютона можно получить другим способом
с помощью разложения
в ряд Тейлора левой части уравнения
f(x)
вблизи
корня
.
Итак, пусть
,
тогда
и
,
так как
.
Метод
Ньютона обладает высокой скоростью
сходимости. Обычно абсолютная
точность решения (
–
)
достигается через пять – шесть
итераций.
Недостатком метода является необходимость вычисления на каждой итерации не только левой части уравнения, но и ее производной.
Можно,
несколько уменьшив скорость сходимости,
ограничиться вычислением
производной
только на первой итерации, а затем
вычислять лишь
значения f(x),
не изменяя производной
.
Получим
алгоритм так называемого
модифицированного метода Ньютона (рис.
3.3, б):
. (3.8)
Метод Ньютона (3.6) – (3.8) можно использовать для уточнения корней в области комплексных значений х, что необходимо при решении многих прикладных задач, в частности при численном моделировании электромагнитных колебательных и волновых процессов с учетом временной и пространственной диссипации энергии. В этом случае начальное приближение к корню х0 необходимо выбирать комплексным.
Обычно
нет необходимости задавать полосу шума
функции, так как по разности двух
последующих приближений к корню
можно оценивать
сразу и значение отношения
.