Найти приближенное значение корня нелинейного уравнения

Лабораторная работа: Нахождение корня нелинейного уравнения. Методы решения системы нелинейных уравнений

На тему: НАХОЖДЕНИЕ КОРНЯ НЕЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМЫ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Москва, 2008 год

НАХОЖДЕНИЕ КОРНЯ НЕЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ

1. Постановка задачи

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

. (1)

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 (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.

2. Методы решения задачи

2.1 Метод деления отpезка пополам

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

Пусть на отрезке [a, b] 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 [a,b] (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 e. Построение нескольких последовательных приближений по формуле (3) приведено на рисунке 1.

Итак, алгоритм метода дихотомии:

1. Задать отрезок [a,b] и погрешность e.

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

Рис.1. Метод деления отрезка пополам для решения уравнения вида f(х)=0.

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 [a, b] сокращается в 2 N раз, то заданная погрешность отыскания корня e будет достигнута за итераций.

Как видно, скорость сходимости мала, но к достоинствам метода относятся простота и безусловная сходимость итерационного процесса. Если отрезок [a, b] 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

2.2 Метод простой итерации

При использовании этого метода исходное нелинейное уравнение (1) необходимо переписать в виде

(2)

Обозначим корень этого уравнения C* . Пусть известно начальное приближение корня . Подставляя это значение в правую часть уравнения (2), получаем новое приближение

и т.д. Для (n+1)- шага получим следующее приближение

(3)

Таким образом, по формуле (3) получаем последовательность С0 , С1 ,…,Сn +1 , которая стремиться к корню С* при n®¥. Итерационный процесс прекращается, если результаты двух последовательных итераций близки, т. е. выполняется условие

(4)

Исследуем условие и скорость сходимости числовой последовательности n > при n®¥. Напомним определение скорости сходимости. Последовательность n >, сходящаяся к пределу С* , имеет скорость сходимости порядка a, если при n®¥ выполняется условие

(5)

Допустим, что имеет непрерывную производную, тогда погрешность на (n+1)-м итерационном шаге en +1 =Cn +1 -C* =g(Cn )-g(C* ) можно представить в виде ряда

Таким образом, получаем, что при выполнении условия

çg¢(C* ) ç 2 , можно положить

Нетрудно показать, что

Рис. 2. Графическая интерпретация метода простых итераций для решения уравнения вида x=g(х).

Построение нескольких последовательных приближений по формуле (3)

приведено на рисунке 2.

2.3 Метод Ньютона

В литературе этот метод часто называют методом касательных, а также методом линеаризации. Выбираем начальное приближение С0 . Допустим, что отклонение С0 от истинного значения корня С* мало, тогда, разлагая f(C* ) в ряд Тейлора в точке С0 , получим

Если f¢(C0 ) ¹ 0 , то в (8) можно ограничится линейными по DC =C-C0 членами. Учитывая, что f(C* )=0, из (9) можно найти следующее приближение для корня

или для (n+1)-го приближения

Для окончания итерационного процесса можно использовать одно из двух условий

Для вычислений используйте метод деления отрезка пополам (определите число итераций), а затем этот же корень найдите с помощью метода Ньютона (также определив число итерационных шагов).

Сравните полученные результаты.

1. x 3 –3x 2 +6x – 5 = 0 2. x 3 +sinx –12x-1=0

3. x 3 –3x 2 –14x – 8 = 0 4. 3x + cos x + 1 =0

5. x 2 +4sin x –1 = 0 6. 4x –ln x = 5

7. x 6 –3x 2 +x – 1 = 0 8. x 3 – 0.1x 2 +0.3x –0.6 = 0

9.10. ( x -1) 3 + 0.5e x = 0

11. 12. x 5 –3x 2 + 1 = 0

13. x 3 –4x 2 –10x –10 = 0 14.

15. 16.

17. 18.

19. 20.

21. 22.

23. 24. x 4 — 2.9x 3 +0.1x 2 + 5.8x — 4.2=0

25. x 4 +2.83x 3 — 4.5x 2 -64x-20=0 26.

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ СИСТЕМЫ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

Пусть требуется решить систему n нелинейных уравнений:

(1)

Прямых методов решения системы (1) не существует. Лишь в отдельных случаях эту систему можно решить непосредственно. Например, для случая двух уравнений иногда удаётся выразить одну неизвестную переменную через другую и таким образом свести задачу к решению одного нелинейного уравнения относительно одного неизвестного.

Систему уравнений (1) можно кратко записать в векторном виде:

. (2)

Уравнение (2) может иметь один или несколько корней в области определения D. Требуется установить существование корней уравнения и найти приближённые значения этих корней. Для нахождения корней обычно применяют итерационные методы, в которых принципиальное значение имеет выбор начального приближения. Начальное приближение иногда известно из физических соображений. В случае двух неизвестных начальное приближение можно найти графически: построить на плоскости (x1 , x2 ) кривые f1 (x1 , x2 )=0 и f2 (x1 , x2 )=0 и найти точки их пересечения. Для трех и более переменных (а также для комплексных корней) удовлетворительных способов подбора начального приближения нет.

Рассмотрим два основных итерационных метода решения системы уравнений (1), (2) — метод простой итерации и метод Ньютона.

2. Методы решения системы нелинейных уравнений

2.1.Метод простой итерации

Представим систему (1) в виде

(3)

или в векторной форме:

(4)

Алгоритм метода простой итерации состоит в следующем. Выберем некоторое нулевое приближение

Следующее приближение находим по формулам:

или более подробно:

(5)

Итерационный процесс (5) продолжается до тех пор, пока изменения всех неизвестных в двух последовательных итерациях не станут малыми, т.е.

На практике часто вместо последнего условия используют неравенство:

(6)

где — среднеквадратичная норма n-мерного вектора , т.е.

При использовании данного метода успех во многом определяется удачным выбором начального приближения : оно должно быть достаточно близким к истинному решению. В противном случае итерационный процесс может не сойтись. Если процесс сходится, то его скорость сходимости является линейной.

2.2. Метод Ньютона

В переводной литературе можно встретить название метод Ньютона-Рафсона. Этот метод обладает гораздо более быстрой сходимостью, чем метод простой итерации.

Пусть известно некоторое приближение к корню , так что

Тогда исходную систему (2) можно записать следующим образом:

Разлагая уравнение (7) в ряд Тейлора в окрестности точки и ограничиваясь линейными членами по отклонению , получим:

,

или в координатной форме:

(8)

Систему (8) можно переписать в виде:

(9)

Полученная система (9) является системой линейных алгебраических уравнений относительно приращений

.

Значение функций F1 , F2 , …, Fn и их производные в (9) вычисляются при

.

Определителем системы (9) является якобиан J:

(10)

Для существования единственного решения системы уравнений (9) он должен быть отличен от нуля. Решив систему (9), например, методом Гаусса, найдём новое приближение:

.

Проверяем условие (6). Если оно не удовлетворяется, находим и якобиан (10) с новым приближением и опять решаем (9), таким образом, находим 2-е приближение и т.д.

Итерации прекращаются, как только выполнится условие (6).

Используя метод Ньютона, найдите решения системы нелинейных уравнений с заданной точностью . Исследуйте сходимость итерационного процесса.

1 2

3 4

5 6

7 8

9 10

11 12

13 14.

15. 16.

17. 18.

19. 20.

21. 22.

Найти приближенное значение корня нелинейного уравнения

1. Приближенное решение нелинейных уравнений

Пусть дано уравнение с одним неизвестным

, (1.1)

где f ( x ) — заданная алгебраическая или трансцендентная функция.

Функция называется алгебраической, если для получения её значения нужно выполнить арифметические операции и возведение в степень с рациональным показателем. Примеры трансцендентных функций — показательная , логарифмическая, тригонометрические, обратные тригонометрические.

Решить уравнение — значит найти все его корни, то есть те значения х , которые обращают уравнение в тождество, или доказать, что корней нет.

В общем случае не существует формул, по которым определяются точные значения корней уравнения (1.1). Для отыскания корней используют приближенные методы, при этом корни находятся с некоторой заданной точностью ε . Это означает, что если x — точное значение корня уравнения, а x ’ — его приближенное значение с точностью ε , то | x — x ’ | ≤ ε . Если корень найден с точностью ε , то принято писать x = x ± ε .

Будем предполагать, что уравнение (1.1) имеет лишь изолированные корни, то есть для каждого корня существует окрестность, не содержащая других корней этого уравнения.

Приближенное решение уравнения состоит из двух этапов:

1. Отделение корней, то есть нахождение интервалов из области определения функции f ( x ), в каждом из которых содержится только один корень уравнения (1).

2. Уточнение корней до заданной точности.

Отделение корней можно проводить графически и аналитически.

Для того , чтобы графически отделить корни уравнения (1.1), строят график функции y = f ( x ). Абсциссы точек его пересечения с осью Ox есть действительные корни уравнения (рис. 1). Практически бывает удобнее заменить уравнение (1.1) равносильным ему уравнением

, (1.2)

где Φ( x ) и Ψ( x ) — более простые функции, чем f ( x ). Абсциссы точек пересечения графиков функций y = Φ( x ) и y = Ψ( x ) дают корни уравнения (1.2), а значит и исходного уравнения (1.1) (рис.2).

Аналитическое отделение корней основано на следующей теореме: если непрерывная на отрезке [ a , b ] функция y = f ( x ) принимает на концах отрезка значения разных знаков, т.е. f ( a )· f ( b ) f ( x ) = 0; если при этом производная f ’ ( x ) сохраняет знак внутри отрезка [ a , b ], то корень является единственным.

Уточнение корней заключается в сужении интервала изоляции корня и выполняется одним из специальных методов. Рассмотрим самый простой из них — метод половинного деления.

Пусть корень отделён и принадлежит отрезку [ a , b ]. Находим середину отрезка [ a , b ] по формуле

Если f ( c ) = 0, то с — искомый корень. Если f ( c ) ≠ 0, то в качестве нового отрезка изоляции корня [ a 1 , b 1 ] выбираем ту половину [ a , c ] или [ c , b ], на концах которой f ( x ) принимает значения разных знаков. Другими словами, если f ( a ) ∙ f ( c ) a , c ], если f ( a ) ∙ f ( c ) — отрезку [ c , b ]. Полученный отрезок снова делим пополам, находим c1 ,

вычисляем f ( c 1 ), выбираем отрезок [ a 2 , b 2 ] и т.д. Длина каждого нового отрезка вдвое меньше длины предыдущего, то есть за n шагов отрезок сократится в 2 n раз. Как только будет выполнено условие

то в качестве приближенного значения корня, вычисленного с точностью ε , можно взять

Пример . Пусть требуется решить уравнение

с точностью ε = 0,0001. Отделим корень графически. Для этого преобразуем уравнение к виду

и построим графики функций (рис. 4):

Из рисунка видно, что абсцисса точки пересечения этих графиков принадлежит отрезку [0; 1].

Подтвердим аналитически правильность нахождения отрезка изоляции корня. Для отрезка [0; 1] имеем:

. Следовательно, корень отделён правильно.

Уточнение корня выполним методом половинного деления.

Корень принадлежит отрезку

Корень принадлежит отрезку

Корень принадлежит отрезку

Метод Ньютона

Инструкция . Введите выражение F(x) , нажмите Далее . Полученное решение сохраняется в файле Word . Также создается шаблон решения в Excel .

  • Решение онлайн
  • Видеоинструкция
  • Оформление Word

Правила ввода функции, заданной в явном виде

  2. Примеры правильного написания F(x) :
    1. 10•x•e 2x = 10*x*exp(2*x)
    2. x•e -x +cos(3x) = x*exp(-x)+cos(3*x)
    3. x 3 -x 2 +3 = x^3-x^2+3
    4. Выражение 0.9*x=sin(x)+1 необходимо преобразовать к виду: sin(x)+1-0.9*x . Аналогично, x^2-7=5-3x к виду x^2+3x-12 .

    Пусть дано уравнение f(x)=0 , где f(x) определено и непрерывно в некотором конечном или бесконечном интервале a ≤ x ≤ b . Всякое значение ξ, обращающее функцию f(x) в нуль, то есть такое, что f(ξ)=0 называется корнем уравнения или нулем функции f(x) . Число ξ называется корнем k -ой кратности, если при x = ξ вместе с функцией f(x) обращаются в нуль ее производные до (k-1) порядка включительно: f(ξ)=f’(ξ)= … =f k-1 (ξ) = 0 . Однократный корень называется простым.
    Приближенное нахождение корней уравнения складывается из двух этапов:

    1. Отделение корней, то есть установление интервалов [αi,βi] , в которых содержится один корень уравнения.
      1. f(a)•f(b) , т.е. значения функции на его концах имеют противоположные знаки.
      2. f’(x) сохраняет постоянный знак, т.е. функция монотонна (эти два условия достаточны, но НЕ необходимы) для единственности корня на искомом отрезке).
      3. f”(x) сохраняет постоянный знак, т.е. функция выпукла вверх, либо – вниз.
    2. Уточнение приближенных корней, то есть доведение их до заданной точности.

    Геометрическая интерпретация метода Ньютона (метод касательных)

    Критерий завершения итерационного процесса имеет вид


    источники:

    http://dit.isuct.ru/IVT/sitanov/Literatura/M866/Glava1.htm

    http://math.semestr.ru/optim/newton.php

    © 2023 Русский язык. Привила написания. Наш первый проект тут и тут
Название: Нахождение корня нелинейного уравнения. Методы решения системы нелинейных уравнений
Раздел: Рефераты по математике
Тип: лабораторная работа Добавлен 12:17:31 08 июля 2009 Похожие работы
Просмотров: 1418 Комментариев: 22 Оценило: 3 человек Средний балл: 5 Оценка: неизвестно Скачать