Системы с нелинейными уравнениями
Нелинейные уравнения с двумя неизвестными |
Системы из двух уравнений, одно из которых линейное |
Однородные уравнения второй степени с двумя неизвестными |
Системы из двух уравнений, одно из которых однородное |
Системы из двух уравнений, сводящиеся к системам, в которых одно из уравнений однородное |
Примеры решения систем уравнений других видов |
Нелинейные уравнения с двумя неизвестными
Определение 1 . Пусть A – некоторое множество пар чисел (x ; y) . Говорят, что на множестве A задана числовая функция z от двух переменных x и y , если указано правило, с помощью которого каждой паре чисел из множества A ставится в соответствие некоторое число.
Задание числовой функции z от двух переменных x и y часто обозначают так:
z = f (x , y) , | (1) |
причем в записи (1) числа x и y называют аргументами функции , а число z – значением функции , соответствующим паре аргументов (x ; y) .
Определение 2 . Нелинейным уравнением с двумя неизвестными x и y называют уравнение вида
f (x , y) = 0 , | (2) |
где f (x , y) – любая функция, отличная от функции
где a , b , c – заданные числа.
Определение 3 . Решением уравнения (2) называют пару чисел (x ; y) , для которых формула (2) является верным равенством.
Пример 1 . Решить уравнение
x 2 – 4xy + 6y 2 – – 12 y +18 = 0 . | (3) |
Решение . Преобразуем левую часть уравнения (3):
Таким образом, уравнение (3) можно переписать в виде
(x – 2y) 2 + 2(y – 3) 2 = 0 . | (4) |
Поскольку квадрат любого числа неотрицателен, то из формулы (4) вытекает, что неизвестные x и y удовлетворяют системе уравнений
решением которой служит пара чисел (6 ; 3) .
Пример 2 . Решить уравнение
sin (xy) = 2 . | (5) |
вытекает, что уравнение (5) решений не имеет.
Ответ : Решений нет.
Пример 3 . Решить уравнение
ln (x – y) = 0 . | (6) |
Следовательно, решением уравнения (6) является бесконечное множество пар чисел вида
где y – любое число.
Системы из двух уравнений, одно из которых линейное
Определение 4 . Решением системы уравнений
называют пару чисел (x ; y) , при подстановке которых в каждое из уравнений этой системы получается верное равенство.
Системы из двух уравнений, одно из которых линейное, имеют вид
где a , b , c – заданные числа, а g(x , y) – функция двух переменных x и y .
Пример 4 . Решить систему уравнений
(7) |
Решение . Выразим из первого уравнения системы (7) неизвестное y через неизвестное x и подставим полученное выражение во второе уравнение системы:
Таким образом, решениями системы (7) являются две пары чисел
и
Ответ : (– 1 ; 9) , (9 ; – 1)
Однородные уравнения второй степени с двумя неизвестными
Определение 5 . Однородным уравнением второй степени с двумя неизвестными x и y называют уравнение вида
где a , b , c – заданные числа.
Пример 5 . Решить уравнение
3x 2 – 8xy + 5y 2 = 0 . | (8) |
Решение . Для каждого значения y рассмотрим уравнение (8) как квадратное уравнение относительно неизвестного x . Тогда дискриминант D квадратного уравнения (8) будет выражаться по формуле
откуда с помощью формулы для корней квадратного уравнения найдем корни уравнения (8):
Ответ . Решениями уравнения (8) являются все пары чисел вида
( y ; y) или
где y – любое число.
Следствие . Левую часть уравнения (8) можно разложить на множители
Системы из двух уравнений, одно из которых однородное
Системы из двух уравнений, одно из которых однородное, имеют вид
где a , b , c – заданные числа, а g(x , y) – функция двух переменных x и y .
Пример 6 . Решить систему уравнений
(9) |
рассматривая его как квадратное уравнение относительно неизвестного x :
.
В случае, когда x = – y , из второго уравнения системы (9) получаем уравнение
корнями которого служат числа y1 = 2 , y2 = – 2 . Находя для каждого из этих значений y соответствующее ему значение x , получаем два решения системы: (– 2 ; 2) , (2 ; – 2) .
,
из второго уравнения системы (9) получаем уравнение
которое корней не имеет.
Ответ : (– 2 ; 2) , (2 ; – 2)
Системы из двух уравнений, сводящиеся к системам, в которых одно из уравнений однородное
Пример 7 . Решить систему уравнений
(10) |
Решение . Совершим над системой (10) следующие преобразования:
- второе уравнение системы оставим без изменений;
- к первому уравнению, умноженному на 5 , прибавим второе уравнение, умноженное на 3 , и запишем полученный результат вместо первого уравнения системы (10).
В результате система (10) преобразуется в равносильную ей систему (11), в которой первое уравнение является однородным уравнением:
(11) |
рассматривая его как квадратное уравнение относительно неизвестного x :
.
В случае, когда x = – 5y , из второго уравнения системы (11) получаем уравнение
которое корней не имеет.
,
из второго уравнения системы (11) получаем уравнение
,
корнями которого служат числа y1 = 3 , y2 = – 3 . Находя для каждого из этих значений y соответствующее ему значение x , получаем два решения системы: (– 2 ; 3) , (2 ; – 3) .
Ответ : (– 2 ; 3) , (2 ; – 3)
Примеры решения систем уравнений других видов
Пример 8 . Решить систему уравнений (МФТИ)
Решение . Введем новые неизвестные u и v , которые выражаются через x и y по формулам:
(13) |
Для того, чтобы переписать систему (12) через новые неизвестные, выразим сначала неизвестные x и y через u и v . Из системы (13) следует, что
(14) |
Решим линейную систему (14), исключив из второго уравнения этой системы переменную x . С этой целью совершим над системой (14) следующие преобразования:
- первое уравнение системы оставим без изменений;
- из второго уравнения вычтем первое уравнение и заменим второе уравнение системы на полученную разность.
В результате система (14) преобразуется в равносильную ей систему
из которой находим
(15) |
Воспользовавшись формулами (13) и (15), перепишем исходную систему (12) в виде
(16) |
У системы (16) первое уравнение – линейное, поэтому мы можем выразить из него неизвестное u через неизвестное v и подставить это выражение во второе уравнение системы:
Следовательно, решениями системы (16) являются две пары чисел
Из формул (13) вытекает, что , поэтому первое решение должно быть отброшено. В случае u2 = 5, v2 = 2 из формул (15) находим значения x и y :
Определение 6 . Решением системы из двух уравнений с тремя неизвестными называют тройку чисел (x ; y ; z) , при подстановке которых в каждое уравнение системы получается верное равенство.
Пример 9 . Решить систему из двух уравнений с тремя неизвестными
(17) |
Решение . У системы (17) первое уравнение – линейное, поэтому мы можем выразить из него неизвестное z через неизвестные x и y и подставить это выражение во второе уравнение системы:
(18) |
Перепишем второе уравнение системы (18) в другом виде:
Поскольку квадрат любого числа неотрицателен, то выполнение последнего равенства возможно лишь в случае x = 4, y = 4 .
Ответ : (4 ; 4 ; – 4)
Замечание . Рекомендуем посетителю нашего сайта, интересующемуся методами решения систем уравнений, ознакомиться также c разделом справочника «Системы линейных уравнений» и нашим учебным пособием «Системы уравнений».
Нелинейные системы и уравнения
В более общем случае мы имеем не одно уравнение (1), а систему нелинейных уравнений $$ \begin
Метод Ньютона
Решение нелинейных уравнений
При итерационном решении уравнений (1), (3) задается некоторое начальное приближение, достаточно близкое к искомому решению \( x^* \). В одношаговых итерационных методах новое приближение \( x_
В итерационном методе Ньютона (методе касательных) для нового приближения имеем $$ \begin
Вычисления по (4) проводятся до тех пор, пока \( f(x_k) \) не станет близким к нулю. Более точно, до тех пор, пока \( |f_(x_k)| > \varepsilon \), где \( \varepsilon \) — малая величина.
Простейшая реализация метода Ньютона может выглядеть следующим образом:
Чтобы найти корень уравнения \( x^2 = 9 \) необходимо реализовать функции
Данная функция хорошо работает для приведенного примера. Однако, в общем случае могут возникать некоторые ошибки, которые нужно отлавливать. Например: пусть нужно решить уравнение \( \tanh(x) = 0 \), точное решение которого \( x = 0 \). Если \( |x_0| \leq 1.08 \), то метод сходится за шесть итераций.
Теперь зададим \( x_0 \) близким к \( 1.09 \). Возникнет переполнение
Возникнет деление на ноль, так как для \( x_7 = -126055892892.66042 \) значение \( \tanh(x_7) \) при машинном округлении равно \( 1.0 \) и поэтому \( f^\prime(x_7) = 1 — \tanh(x_7)^2 \) становится равной нулю в знаменателе.
Проблема заключается в том, что при таком начальном приближении метод Ньютона расходится.
Еще один недостаток функции naive_Newton заключается в том, что функция f(x) вызывается в два раза больше, чем необходимо.
Учитывая выше сказанное реализуем функцию с учетом следующего:
- обрабатывать деление на ноль
- задавать максимальное число итераций в случае расходимости метода
- убрать лишний вызов функции f(x)
Метод Ньютона сходится быстро, если начальное приближение близко к решению. Выбор начального приближение влияет не только на скорость сходимости, но и на сходимость вообще. Т.е. при неправильном выборе начального приближения метод Ньютона может расходиться. Неплохой стратегией в случае, когда начальное приближение далеко от точного решения, может быть использование нескольких итераций по методу бисекций, а затем использовать метод Ньютона.
При реализации метода Ньютона нужно знать аналитическое выражение для производной \( f^\prime(x) \). Python содержит пакет SymPy, который можно использовать для создания функции dfdx . Для нашей задачи это можно реализовать следующим образом:
Решение нелинейных систем
Идея метода Ньютона для приближенного решения системы (2) заключается в следующем: имея некоторое приближение \( \pmb
Таким образом, \( k \)-я итерация метода Ньютона состоит из двух стадий:
1. Решается система линейных уравнений (СЛАУ) \( \pmb
2. Находится значение вектора на следующей итерации \( \pmb
Для решения СЛАУ можно использовать приближенные методы. Можно также использовать метод Гаусса. Пакет numpy содержит модуль linalg , основанный на известной библиотеке LAPACK, в которой реализованы методы линейной алгебры. Инструкция x = numpy.linalg.solve(A, b) решает систему \( Ax = b \) методом Гаусса, реализованным в библиотеке LAPACK.
Когда система нелинейных уравнений возникает при решении задач для нелинейных уравнений в частных производных, матрица Якоби часто бывает разреженной. В этом случае целесообразно использовать специальные методы для разреженных матриц или итерационные методы.
Можно также воспользоваться методами, реализованными для систем линейных уравнений.
Решение нелинейных уравнений
Уравнения, в которых содержатся неизвестные функции, произведенные в степень больше единицы, называются нелинейными.
Например, y=ax+b – линейное уравнение, х^3 – 0,2x^2 + 0,5x + 1,5 = 0 – нелинейное (в общем виде записывается как F(x)=0).
Системой нелинейных уравнений считается одновременное решение нескольких нелинейных уравнений с одной или несколькими переменными.
Существует множество методов решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений, которые принято относить в 3 группы: численные, графические и аналитические. Аналитические методы позволяют определить точные значения решения уравнений. Графические методы наименее точны, но позволяют в сложных уравнениях определить наиболее приближенные значения, с которых в дальнейшем можно начинать находить более точные решения уравнений. Численное решение нелинейных уравнений предполагает прохождения двух этапов: отделение корня и его уточнение до определенно заданной точности.
Отделение корней осуществляется различными способами: графически, при помощи различных специализированных компьютерных программ и др.
Рассмотрим несколько методов уточнения корней с определенно заданной точностью.
Методы численного решения нелинейных уравнений
Метод половинного деления.
Суть метода половинного деления заключается в делении интервала [a,b] пополам (с=(a+b)/2) и отбрасывании той части интервала, в которой отсутствует корень, т.е. условие F(a)xF(b)
Рис.1. Использование метода половинного деления при решении нелинейных уравнений.
Рассмотрим пример. Необходимо решить уравнение х^3 – 0,2x^2 + 0,5x + 1,5 = 0 с точностью до e 0, то начала отрезка a переносится в x (a=x), иначе, конец отрезка b переносится в точку x (b=x). Полученный отрезок делим опять пополам и т.д. Весь произведенный расчет отражен ниже в таблице.
Рис.2. Таблица результатов вычислений
В результате вычислений получаем значение с учетом требуемой точности, равной x=-0,946
При использовании метода хорд, задается отрезок [a,b], в котором есть только один корень с установленной точностью e. Через точки в отрезке a и b, которые имеют координаты (x(F(a);y(F(b)), проводится линия (хорда). Далее определяются точки пересечения этой линии с осью абсцисс (точка z).
Если F(a)xF(z)
Рис.3. Использование метода хорд при решении нелинейных уравнений.
Рассмотрим пример. Необходимо решить уравнение х^3 – 0,2x^2 + 0,5x + 1,5 = 0 с точностью до e 0;
Определим вторую производную F’’(x) = 6x-0,4.
F’’(-1)=-6,4 0 соблюдается, поэтому для определения корня уравнения воспользуемся формулой:
, где x0=b, F(a)=F(-1)=-0,2
Весь произведенный расчет отражен ниже в таблице.
Рис.4. Таблица результатов вычислений
В результате вычислений получаем значение с учетом требуемой точности, равной x=-0,946
Метод касательных (Ньютона)
Данный метод основывается на построении касательных к графику, которые проводятся на одном из концов интервала [a,b]. В точке пересечения с осью X (z1) строится новая касательная. Данная процедура продолжается до тех пор, пока полученное значение не будет сравним с нужным параметром точности e (F(zi)
Рис.5. Использование метода касательных (Ньютона) при решении нелинейных уравнений.
Рассмотрим пример. Необходимо решить уравнение х^3 – 0,2x^2 + 0,5x + 1,5 = 0 с точностью до e 0 выполняется, поэтому расчеты производим по формуле:
Весь произведенный расчет отражен ниже в таблице.
Рис.6. Таблица результатов вычислений
В результате вычислений получаем значение с учетом требуемой точности, равной x=-0,946
Если материал был полезен, вы можете отправить донат или поделиться данным материалом в социальных сетях:
http://slemeshevsky.github.io/num-mmf/snes/html/._snes-FlatUI001.html
http://reshit.ru/Reshenie-nelineynyh-uravneniy