1. Решение нелинейных уравнений




Скачать 343.8 Kb.
Название1. Решение нелинейных уравнений
страница1/4
Дата публикации17.12.2013
Размер343.8 Kb.
ТипРешение
zadocs.ru > Математика > Решение
  1   2   3   4
Здесь мы ограничимся далеко не всей теорией численных методов, а рассмотрим наиболее часто встречающиеся задачи и методы их решения:

  • нелинейные уравнения;

  • системы линейных уравнений;

  • приближение функций многочленами;

  • численное интегрирование;

  • численное решение задачи Коши.

1. Решение нелинейных уравнений

Любое нелинейное уравнение можно свести к виду

(1.1)

Существует несколько методов решения этого уравнения, и применение того или иного метода определяется видом функции . При рассмотрении различных методов воспользуемся практически очевидным утверждением:

Если - непрерывная функция на отрезке (значения функции на концах отрезка) противоположного знака, то существует ,-такой, что , то есть - корень уравнения (1.1).

Следствие: Если не меняет знак на отрезке , то корень - единственный.

Это утверждение вытекает из того, что функция в этом случае имеет монотонную производную (рис. 2).



Рис.2

^ 1.1. Метод 1/2 деления (метод бисекции, метод дихотомии)

Основная идея метода 1/2 деления основывается на приведенном выше утверждении. Отрезок, содержащий корень , делится пополам и выбирается, а его половина, на концах которой принимает значения разных знаков. Далее процесс повторяется до тех пор, пока отрезок не станет достаточно мал, чтобы заранее заданная точность вычисления корня была достигнута. Скорость убывания, очевидно, равна скорости сходимости геометрической прогрессии со знаменателем 1/2. Фрагмент программы на Паскале, реализующий этот алгоритм в самом простом варианте выглядит следующим образом:
rереаt

с:= (а+b)/2;

If f(c)*f (a) <0 then b: =c else a: =c

Until (b-а)/2 < eps

Здесь а,b,с,eps - переменные типа геаl; а - левый, b - правый концы начального отрезка, eps - точность (например, ерs=0.00001).

1.2. Метод Ньютона (метод касательных)

Метод Ньютона является одним из наиболее эффективных методов решения самых разных нелинейных задач. Выведем расчетную формулу метода решения уравнения (1.1) из простых геометрических соображений. Соответствующая иллюстрация приведена на рис. 3.



Рис.3

Пусть - заданное начальное приближение к корню . В точке с координатами проведем касательную к графику функции и за новое приближение ) примем абсциссу точки пересечения этой касательной с осью Ох. Аналогично, за приближение x(2) примем абсциссу точки пересечения с осью Ох касательной, проведенной к графику в точке с координатами . Продолжая этот процесс далее, получим последовательность приближений к корню x*. Известно, что уравнение касательной, проведенной к графику функции в точке , имеет вид



Тогда, полагая в этой формуле, найдем абсциссу точки пересечения касательной с осью Ох и, соответственно, выражение для следующего приближения:

(1.2)
Благодаря такой геометрической интерпретации метод Ньютона часто называют методом касательных.

^ 1.3. Метод секущих (метод хорд)

При решении уравнения (1.1) методом Ньютона иногда возникают сложности при взятии производной функции в формуле (1.2). Это случается, например, когда функция (х) не имеет конкретного вида, а получается из предварительных вычислений или же принимает очень сложную форму. Тогда часто применяют метод секущих. Если в формуле (1.2) заменить f'(х) приближенным выражением

,

то получится расчетная

формула для двухшагового метода секущих:
(1.3)
Метод называется двухшаговым, так как требуется не одно, а два начальных приближения:. Далее, как видно из формулы (1.3), для получения каждого последующего приближения требуется два предыдущих. На практике чаще применяется одношаговый метод - модификация формулы (1.3). Одношаговый метод часто называют методом хорд (хотя терминология здесь не устоялась - в разных учебниках называют этот метод по-разному). Пусть, функция принимает на концах отрезка значения разных знаков. Тогда, как мы знаем, существует корень уравнения (1.1), причем он единственный в случае, когда не меняет знак. Это обстоятельство объясняет применение одношагового метод секущих:

(1.4)

Здесь равно либо а, либо Ь, в зависимости от знака функции и знака ее второй производной (выбирается тот конец отрезка, где знаки f(х) и совпадают). На рис.4 показаны четыре возможных варианта:



Рис.4

В качестве начального приближения принимают точку а (рис.4 а, г) или точку b (рис.4 б, в). Тогда, согласно формуле (1.4), следующим приближением станет абсцисса точки пересечения отрезка секущей (хорды) с осью Ох. Это хорошо иллюстрирует рис.4.

^ 1.4. Метод простой итерации

В рассмотренных выше методах для решения уравнения (1.1) строилась последовательность приближений, которая сходится к корню уравнения. Такие последовательности называются итерационными. Наряду с методом Ньютона и методом секущих получили широкое распространение и другие методы, в частности метод простой итерации. Чтобы применить метод простой итерации для решения уравнения (1.1), необходимо преобразовать это уравнение к виду

(1.5)

Это приведение к виду, удобному для итераций, можно выполните разными способами (например, где - действительное число).

Выберем каким-либо образом приближенное значение, кормя , и подставим его в правую часть уравнения (1.5). Получим значение . Подставляя затем в правую часть уравнения (1.5), получим . Продолжая описанные действия, таким образом, и далее находим последовательность приближений по формуле

(1.6)

На рис.5 показана геометрическая интерпретация метода простой итерации. Корень уравнения (1.4) есть абсцисса точки пересечения графиков функций у =х и у = F(х). Пусть - начальное приближение. Так как - график прямой, проходящей под 45° к осям координат, то по построению ясно,



Рис.5

что . Построенная таким образом последовательность сходится к корню уравнения (1.5)
1.5. Сходимость

Рассматривая итерационные методы решения нелинейных уравнений, мы оставили в стороне вопрос о сходимости итерационных последовательностей. Ведь вполне может получиться так, что при . При реализации алгоритма на компьютере это приведет к типичной ошибке (переполнение с плавающей точкой) и программному прерыванию. Для выяснения условий сходимости служит следующая теорема:

Пусть в некоторой окрестности корня уравнения (1.5) функция дифференцируема и удовлетворяет неравенству

(1/7)

где - некоторая постоянная величина. Тогда независимо от выбора начального приближения из указанной окрестности корня итерационная последовательность не выходит из этой окрестности, метод (1.6) сходится со скоростью геометрической прогрессии, и справедлива следующая оценка погрешности: |.

Замечание. Для практического применения метода простой итерации и выбора начального приближения часто используют условие.

Пример. Пусть необходимо найти положительный корень уравнения x= е*-2. Как видно, производная правой части этого уравнения больше единицы для положительных х, и метод простой итерации приведет к расходящейся последовательности. Тогда исходное уравнение необходимо преобразовать так, чтобы удовлетворить условию сходимости. В данном случае, например, можно представить его в виде .

Отсюда легко выводится аналогичное условие сходимости для метода Ньютона. Сравнивая формулы (1.2) и (1.6), можно представить решение уравнения (1.1) методом Ньютона как решение уравнения (1.5) методом

простой итерации с функцией . Дифференцируя эту функцию, получим, что . Таким образом, условие сходимости для метода Ньютона выглядит как .

Для реализации итерационных методов приближенного решения нелинейных уравнений остается лишь запрограммировать формулы (1.2),(1.3),(1.4) или (1.6) получения последовательных приближений. Рекомендуется использовать цикл гереаt...until, причем выход из цикла осуществить при выполнении условия , где - заданная точность. Например, для метода простой итерации фрагмент программы на Паскале может выглядеть

гереаt

х:=F(хО);

d:=аЬs(х-хО);

хО:=х;

until (d)

^ 2. Численное решение систем линейных

Методы решения систем линейных алгебраических уравнений разбиваются на две группы. К первой относятся так называемые прямые (или точные) методы - алгоритмы, позволяющие за конечное число арифметических действий получить решение системы. Сюда относится известное правило Крамара нахождения решения с помощью определителей и метод Гаусса (метод исключения). Вторую группу составляют приближенные методы, в частности итерационные методы решения систем уравнений.

Метод Гаусса используется при решении на ЭВМ систем порядка до 103 (правило Крамера применять при этом просто немыслимо). Итерационными методами решаются системы порядка до 106. При этом строятся последовательности , сходящиеся при к решению системы. При заданной точности можно считать решением, если

^ 2.1. Метод Гаусса.

Рассмотрим систему уравнений N - го порядка:

(2.1)

В матричном виде эта система записывается в виде .Метод Гаусса изучался в курсе высшей математики, и напомним, что основная идея метода заключается в следующем.
  1   2   3   4

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

1. Решение нелинейных уравнений iconЛабораторная работа № Решение нелинейных уравнений заданным методом
На первом этапе производится отделение корней – поиск интервалов, в которых содержится только по одному корню. Второй этап решения...

1. Решение нелинейных уравнений iconМы уже научились находить решение системы уравнений методом Крамера...
...

1. Решение нелинейных уравнений iconРешение уравнений
Итерационные методы решения интегральных уравнений, особенность частичной сходимости

1. Решение нелинейных уравнений iconЛабораторная работа №2 подбор константы скорости химичесеой реакции...
Закрепить методику формирования математической модели кинетики химической реакции в форме дифференциальных уравнений

1. Решение нелинейных уравнений iconВопросы по курсу «Теория электромагнитных волн»
Комплексная форма уравнений поля. Решение основных уравнений поля при известных токах и зарядах

1. Решение нелинейных уравнений iconРешение уравнений и систем уравнений в Excel методом«Поиск решения»
Локальные и глобальные сети Принципы построения и основные топологии локальных cетей, прободные и беспроводные сети

1. Решение нелинейных уравнений iconМатематические модели в форме нелинейных алгебраических и трансцендентных уравнений
Исход моделирования в значительной степени определяется выбором метода решения модели и умением правильно интерпретировать полученные...

1. Решение нелинейных уравнений iconРешение алгебраических и трансцендентных уравнений приближенными методами
Цель: научиться применять численные методы для уточнения корней алгебраических и трансцендентных уравнений

1. Решение нелинейных уравнений iconЭкзамен за I семестр по математике
Решение систем линейных уравнений методом полного исключения неизвестных (метод Жордана-Гаусса.)

1. Решение нелинейных уравнений iconРешение систем линейных уравнений методом Крамера
Понятие функции одной переменной, способы задания. Элементарные функции и их графики

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
zadocs.ru
Главная страница

Разработка сайта — Веб студия Адаманов