Метод ньютона для решения нелинейных уравнений с двумя неизвестными

В более общем случае мы имеем не одно уравнение (1), а систему нелинейных уравнений $$ begin tag f_i(x_1, x_2, ldots, x_n) = 0, quad i = 1, 2, ldots n. end $$ Обозначим через ( mathbf = (x_1, x_2, ldots, x_n) ) вектор неизвестных и определим вектор-функцию ( mathbf(mathbf) = (f_1(mathbf), f_2(mathbf), ldots, f_n(mathbf)) ). Тогда система (2) записывается в виде $$ begin tag mathbf(mathbf) = 0. end $$ Частным случаем (3) является уравнение (1) (( n = 1 )). Второй пример (3) — система линейных алгебраических уравнений, когда ( mathbf (mathbf) = A mathbf — mathbf ).

Видео:Метод Ньютона (метод касательных) Пример РешенияСкачать

Метод Ньютона

Видео:Алгоритмы С#. Метод Ньютона для решения систем уравненийСкачать

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_ ) определяется по предыдущему приближению ( x_k ). Говорят, что итерационный метод сходится с линейной скоростью, если ( x_ — x^* = O(x_k — x^*) ) и итерационный метод имеет квадратичную сходимость, если ( x_ — x^* = O(x_k — x^*)^2 ).

В итерационном методе Ньютона (методе касательных) для нового приближения имеем $$ begin tag x_ = x_k + frac, quad k = 0, 1, ldots, end $$

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:

1. обрабатывать деление на ноль
2. задавать максимальное число итераций в случае расходимости метода
3. 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:

Видео:4.2 Решение систем нелинейных уравнений. МетодыСкачать

Решение нелинейных систем

Идея метода Ньютона для приближенного решения системы (2) заключается в следующем: имея некоторое приближение ( pmb^ ), мы находим следующее приближение ( pmb^ ), аппроксимируя ( pmb(pmb^) ) линейным оператором и решая систему линейных алгебраических уравнений. Аппроксимируем нелинейную задачу ( pmb(pmb^) = 0 ) линейной $$ begin tag pmb(pmb^) + pmb(pmb^)(pmb^ — pmb^) = 0, end $$ где ( pmb(pmb^) ) — матрица Якоби (якобиан): $$ pmb(pmb^) = begin frac<partial f_1(pmb^)> & frac<partial f_1(pmb^)> & ldots & frac<partial f_1(pmb^)> \ frac<partial f_2(pmb^)> & frac<partial f_2(pmb^)> & ldots & frac<partial f_2(pmb^)> \ vdots & vdots & ldots & vdots \ frac<partial f_n(pmb^)> & frac<partial f_n(pmb^)> & ldots & frac<partial f_n(pmb^)> \ end $$ Уравнение (5) является линейной системой с матрицей коэффициентов ( pmb ) и вектором правой части ( -pmb(pmb^) ). Систему можно переписать в виде $$ pmb(pmb^)pmb = — pmb(pmb^), $$ где ( pmb = pmb^ — pmb^ ).

Таким образом, ( k )-я итерация метода Ньютона состоит из двух стадий:

1. Решается система линейных уравнений (СЛАУ) ( pmb(pmb^)pmb = -pmb(pmb^) ) относительно ( pmb ).

2. Находится значение вектора на следующей итерации ( pmb^ = pmb^ + 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.

Видео:Способы решения систем нелинейных уравнений. Практическая часть. 9 класс.Скачать

Численные методы решения систем нелинейных уравнений

Введение

Многие прикладные задачи приводят к необходимости нахождения общего решения системы нелинейных уравнений. Общего аналитического решения системы нелинейных уравнений не найдено. Существуют лишь численные методы.

Следует отметить интересный факт о том, что любая система уравнений над действительными числами может быть представлена одним равносильным уравнением, если взять все уравнения в форме , возвести их в квадрат и сложить.

Для численного решения применяются итерационные методы последовательных приближений (простой итерации) и метод Ньютона в различных модификациях. Итерационные процессы естественным образом обобщаются на случай системы нелинейных уравнений вида:

(1)

Обозначим через вектор неизвестных и определим вектор-функцию Тогда система (1) записывается в виде уравнения:

(2)

Теперь вернёмся к всеми любимому Python и отметим его первенство среди языков программирования, которые хотят изучать [1].

Этот факт является дополнительным стимулом рассмотрения числительных методов именно на Python. Однако, среди любителей Python бытует мнение, что специальные библиотечные функции, такие как scipy.optimize.root, spsolve_trianular, newton_krylov, являются самым лучшим выбором для решения задач численными методами.

С этим трудно не согласится хотя бы потому, что в том числе и разнообразие модулей подняло Python на вершину популярности. Однако, существуют случаи, когда даже при поверхностном рассмотрении использование прямых известных методов без применения специальных функций библиотеки SciPy тоже дают неплохие результаты. Иными словами, новое- это хорошо забытое старое.

Так, в публикации [2], на основании проведенных вычислительных экспериментов, доказано, что библиотечная функция newton_krylov, предназначенная для решения больших систем нелинейных уравнений, имеет в два раза меньшее быстродействие, чем алгоритм TSLS+WD
(two-step least squares), реализованный средствами библиотеки NumPy.

Целью настоящей публикации является сравнение по числу итераций, быстродействию, а главное, по результату решения модельной задачи в виде системы из ста нелинейных алгебраических уравнений при помощи библиотечной функции scipy.optimize.root и методом Ньютона, реализованного средствами библиотеки NumPy.

Возможности решателя scipy.optimize.root для численного решения систем алгебраических нелинейных уравнений

Библиотечная функция scipy.optimize.root выбрана в качестве базы сравнения, потому что имеет обширную библиотеку методов, пригодных для сравнительного анализа.

scipy.optimize.root(fun, x0, args=(), method=’hybr’, jac=None, tol=None,callback=None, ptions=None)
fun — Векторная функция для поиска корня.
x0 –Начальные условия поиска корней

method:
hybr -используется модификация Пауэлл гибридный метод;
lm – решает системы нелинейных уравнений методом наименьших квадратов.
Как следует из документации [3] методы broyden1, broyden2, anderson, linearmixing, diagbroyden, excitingmixing, krylov являются точными методами Ньютона. Остальные параметры являются «не обязательными» и с ними можно ознакомится в документации.

Методы решения систем нелинейных уравнений

Приведенный далее материал действительно можно прочитать в литературе, например в [4], но я уважаю своего читателя и для его удобства приведу вывод метода по возможности в сокращенном виде. Те, кто не любит формулы, этот раздел пропускают.

В методе Ньютона новое приближение для решения системы уравнений (2) определяется из решения системы линейных уравнений:

(3)

Определим матрицу Якоби:

(4)

Запишем(3) в виде:

(5)

Многие одношаговые методы для приближенного решения (2) по аналогии с двухслойными итерационными методами для решения систем линейных алгебраических уравнений можно записать в виде:

(6)

где — итерационные параметры, a — квадратная матрица n х n, имеющая обратную.

При использовании записи (6) метод Ньютона (5) соответствует выбору:

Система линейных уравнений (5) для нахождения нового приближения может решаться итерационно. В этом случае мы имеем двухступенчатый итерационный процесс с внешними и внутренними итерациями. Например, внешний итерационный процесс может осуществляться по методу Ньютона, а внутренние итерации — на основе итерационного метода Зейделя

При решении систем нелинейных уравнений можно использовать прямые аналоги стандартных итерационных методов, которые применяются для решения систем линейных уравнений. Нелинейный метод Зейделя применительно к решению (2) дает:

(7)

В этом случае каждую компоненту нового приближения из решения нелинейного уравнения, можно получить на основе метода простой итерации и метода Ньютона в различных модификациях. Тем самым снова приходим к двухступенчатому итерационному методу, в котором внешние итерации проводятся в соответствии с методом Зейделя, а внутренние — с методом Ньютона.

Основные вычислительные сложности применения метода Ньютона для приближенного решения систем нелинейных уравнений связаны с необходимостью решения линейной системы уравнений с матрицей Якоби на каждой итерации, причем от итерации к итерации эта матрица меняется. В модифицированном методе Ньютона матрица Якоби обращается только один раз:

(8)

Выбор модельной функции

Такой выбор не является простой задачей, поскольку при увеличении числа уравнений в системе в соответствии с ростом числа переменных результат решения не должен меняться, поскольку в противном случае невозможно отследить правильность решения системы уравнений при сравнении двух методов. Привожу следующее решение для модельной функции:

Функция f создаёт систему из n нелинейных уравнений, решение которой не зависит от числа уравнений и для каждой из n переменных равно единице.

Программа для тестирования на модельной функции c результатами решения системы алгебраических нелинейных уравнений с помощью библиотечной функции optimize.root для разных методов отыскания корней

Только один из методов, приведенных в документации [3] прошёл тестирование по результату решения модельной функции, это метод ‘krylov’.

Решение для n=100:

Solution:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1.]
Krylov method iteration = 4219
Optimize root time 7.239 seconds:

Вывод: С увеличением числа уравнений вдвое заметно появление ошибок в решении. При дальнейшем увеличении n решение становится не приемлемым, что возможно из-за автоматической адаптации к шагу, эта же причина резкого падения быстродействия. Но это только моё предположение.

Программа для тестирования на модельной функции c результатами решения системы алгебраических нелинейных уравнений с помощью программы написанной на Python 3 с учётом соотношений (1)-(8) для отыскания корней по модифицированному методу Ньютона

Решение для n=100:

Solution:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1.]
Newton iteration = 13
Newton method time 0.496 seconds

Решение для n=200:

Solution:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
Newton iteration = 14
Newton method time 1.869 seconds

Чтобы убедиться в том, что программа действительно решает систему, перепишем модельную функцию для ухода от корня со значением 1 в виде:

Получим:
Solution:
[ 0.96472166 0.87777036 0.48175823 -0.26190496 -0.63693762 0.49232062
-1.31649896 0.6865098 0.89609091 0.98509235]
Newton iteration = 16
Newton method time 0.046 seconds

Вывод: Программа работает и при изменении модельной функции.

Теперь вернёмся к начальной модельной функции и проверим более широкий диапазон для n, например в 2 и 500.
n=2
Solution:
[1. 1.]
Newton iteration = 6
Newton method time 0.048 seconds
n=500

Видео:Методы решения систем нелинейных уравнений. Метод Ньютона. Численные методы. Лекция 14Скачать

VMath

Инструменты сайта

Основное

Навигация

Информация

Действия

Содержание

Вспомогательная страница к разделу ☞ ПОЛИНОМ ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ

Видео:Способы решения систем нелинейных уравнений. 9 класс.Скачать

Метод Ньютона решения уравнения

Пусть $ f_(x) $ — полином с вещественными коэффициентами, $ deg f ge 2 $, и $ lambda $ обозначает его корень, лежащий на интервале $ ]a,b[ $. Пусть, кроме того, $ f^(x)ne 0 $ на указанном интервале, тогда $ lambda_ $ — единственный корень полинома на $ ]a,b[ $. При произвольном $ x_0 in ]a,b[ $ выпишем формулу Тейлора $$f(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+dots ,$$ ограничившись в ней двумя первыми слагаемыми. Вместо уравнения $ f_(x)=0 $ будем рассматривать его линейное приближение $ f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)=0 $. Утверждается, что достаточно часто (в смысле выбора точки $ x_ $) решение этого уравнения, т.е. точка $$ x_1= x_-frac<f(x_)><f'(x_)> $$ лежит ближе к (неизвестному нам заранее) значению корня $ lambda $, чем точка $ x_ $. Можно утверждать и большее: при подходящем выборе $ x_ $ итерационная последовательность $$ left< x_j= x_-frac<f(x_)><f'(x_)> right>_^ $$ будет сходиться к $ lambda_ $ при $ jto + infty $.

Метод поиска вещественного решения уравнения $ f(x)=0 $ построением указанной последовательности известен как метод Ньютона или же (см. ☟ ПУНКТ) как метод каcательных.

Биографические заметки о Ньютоне ☞ ЗДЕСЬ.

Теорема 1. Если полином $ f_(x) $ не имеет кратных корней и последовательность $ _^ $ сходится к конечному пределу, то этот предел является корнем $ f_(x) $.

Доказательство. Пусть $$ lim_ x_j = A , $$ тогда и $$lim_ x_ = A . $$ По непрерывности $ f_(x) $ и $ f^(x) $ будет выполнено $$lim_ f(x_)= f(A) , quad lim_ f^(x_)= f^(A) , $$ и, по предположению, числа $ f(A) $ и $ f^(A) $ не могут одновременно обращаться в нуль. Если бы число $ f^(A) $ было равно нулю, то последовательность $ _^ $ была бы неограниченной, а у нее же, по предположению теоремы, существует конечный предел. Следовательно $ f^(A)ne 0 $. При переходе в равенстве $$ x_j= x_-frac<f(x_)><f'(x_)> $$ к пределу при $ jto + infty $, равенство должно сохраниться: $$ A= A- frac quad Rightarrow quad frac=0 quad Rightarrow quad f(A)=0 .$$ ♦

Наша задача теперь заключается в подборе такого стартового (начального) значения $ x_ $, чтобы последовательность $ _^ $ сходилась к определенному корню полинома, например, лежащему на данном интервале $ [a,b] $. Нам потребуется следующий результат из математического анализа.

Теорема 2. Если функция $ F_(x) $ и ее производные $ F^(x) $ и $ F^(x) $ непрерывны в $ ]a,b[ $, то для любых значений $ x_ $ и $ x_ $ из этого интервала будет справедлива формула Тейлора с остаточным членом в форме Лагранжа:

$$ F(x)equiv F(x_0)+F^(x_0)(x-x_0)+ frac<F^(c)>(x-x_0)^2 $$ где значение $ c_ $ принадлежит интервалу $ ]x_0,x[ $ при $ x>x_0 $ или $ ]x,x_0[ $ при $ x 0 $ и $ f^(x)>0 $ на $ ]a,b[ $, иначе говоря, функция возрастает и выпукла вниз; согласно правилу выбора начальной точки $ x_ $ мы должны взять ее из условия $ f(x_0)>0 $, т.е. ближе к правому концу интервала. Имеем, следовательно $ x_0>lambda $. Докажем, что значение $ x_ $, вычисляемое по формуле $$ x_1= x_-frac<f(x_)><f'(x_)> , $$ будет удовлетворять условиям $ lambda lambda $ запишем для $ f_(x) $ формулу Тейлора с остаточным членом в форме Лагранжа: $$ f(x)equiv f(x_0)+f^(x_0)(x-x_0)+ frac<f^(c)>(x-x_0)^2 . $$ Подставим вместо $ x_ $ значение корня $ lambda_ $: $$ 0=f(x_0)+f^(x_0)(lambda-x_0)+ frac<f^(c)>(lambda-x_0)^2 , $$ перенесем первые два слагаемые в левую часть и поделим получившееся равенство на $ f^(x_0) $: $$ left(x_-frac<f(x_)><f^(x_)> right) — lambda = frac<f^(c)><2!, f^(x_)>(lambda-x_0)^2 . $$ В левой части получили $ x_1 — lambda $. По предположению, $ f^(c)>0 $ и $ f^(x_)>0 $, следовательно правая часть неотрицательна. Итак, $ x_1 > lambda $.

Совершенно аналогично доказывается, что $ lambda ♦

При выполнении условий теоремы $3$ скорость сходимости последовательности метода Ньютона оценивается неравенством

Пример. Найти положительный корень полинома $ x^5-4, x -2 $ с точностью до $ 0.001 $.

Решение. На основании правила знаков Декарта делаем вывод, что $ f_(x) $ имеет положительный корень и этот корень единствен. Далее, $ f(1) 0 $ и, на основании теоремы Больцано, этот корень принадлежит интервалу $ ]1,2[ $. Далее, $$f^(x)=5,x^4-4>0, f^(x)>0 quad npu quad xin ]1,2[ ,$$ т.е. мы находимся точно в условиях случая, рассмотренного в доказательстве теоремы $ 3_ $. Запускаем итерационную последовательность, полагая $ x_0=2 $: $$x_1 =x_0-frac=frac approx 1.710526316 . $$ Далее, последовательное применение формулы метода Ньютона дает: $$ begin x_2 &= x_1- displaystyle frac =frac &approx 1.561019630 , \ x_3 &= x_2- displaystyle frac & approx 1.521115751 , \ x_4 & & approx 1.518522614 , \ x_5 & & approx 1.518512153 . end $$

Ответ. $ lambda approx 1.518 $.

Видео:Методы численного анализа - Метод Ньютона, секущих для решения систем нелинейных уравненийСкачать

Геометрическая интерпретация: метод касательных

Геометрическая интерпретация метода Ньютона заключается в следующем. Для определенности предположим, что $ f^(x)>0,, f^(x)>0 $ на $ ]a,b[ $. Возьмем $ x_ $ ближе к правому концу указанного интервала, т.е. пусть $ f(x_0)>0 $. Проведем касательную к графику функции $ y=f(x) $ в точке $ (x_0,f(x_0)) $: $$frac=f^(x_0) $$ и найдем ее точку пересечения $ (x_1,y_1) $ с осью абсцисс.

Легко вычислить координаты этой точки: $$y_1=0, x_1=x_0 — frac<f^(x_0)> ;$$ иначе говоря, $ x_ $ определяется как раз по формуле метода Ньютона. Из рисунка видно (а в теореме $ 3_ $ строго доказывается), что точка $ x_ $ лежит ближе к неизвестному нам значению корня $ lambda_ $ полинома $ f_(x) $, чем точка $ x_ $. Поэтому имеет смысл повторить процедуру: построить касательную к графику в точке $ (x_1,f(x_)) $, найти ее пересечение $ (x_,y_2) $ с осью абсцисс и т.д.

В конце концов, монотонно убывающая и ограниченная снизу последовательность точек $ x_0,x_1,x_2,dots $ попадет в сколь угодно малую окрестность $ lambda_ $. Эти геометрические соображения обосновывают и другое название метода Ньютона; он также называется методом касательных.

Выбор стартового значения ближе к правому концу интервала обеспечивает монотонное убывание последовательности $ _^ $ также в случае когда на этом интервале имеют место неравенства $ f^(x) 0 quad u quad f^(x)>0,, f^(x) МЕТОД НЬЮТОНА .

Пример. Найти корень полинома $ x^5-4, x -2 $ на интервале $[1,2] $ с точностью до $ 0.001 $.

Решение. При выборе $ x_0 =2 $ требуемая точность достигается за три итерации $$ x_1 = frac approx 1.622321, x_2approx 1.521381, x_3 approx 1.518512 , . $$

По сравнению с пятью итерациями метода Ньютона — существенный выигрыш. Проблема только в том, что каждая итерация теперь стоит дороже: она более сложна при вычислении.

Видео:МЗЭ 2021 Лекция 11 Метод Ньютона для решения систем нелинейных уравненийСкачать

Метод Галлея (касательных гипербол)

Геометрическая идея, лежащая в основе метода Галлея 1) , обобщает идею метода касательных. К графику функции $ y=f(x) $ строится гипербола вида $$ (x-alpha)(y-beta)=k , $$ имеющая в точке $ (x_0,f(x_0)) $ касание с графиком второго порядка, т.е. значения функции $$ y=beta+frac , $$ а также значения ее первой и второй производных в точке $ x_0 $ совпадают с соответствующими значениями для функции $ f_(x) $. В качестве очередного приближения $ x_ $ к неизвестному корню $ lambda_ $ берется точка пересечения гиперболы с осью абсцисс. $$ left<x_j=x_- frac<f(x_)f^(x_)><left[f^(x_)right]^2-fracf(x_)f^(x_)> right>_^ . $$

Видео:Метод простых итераций пример решения нелинейных уравненийСкачать

Обобщения

Видео:МЗЭ 2021 Лекция 9 Метод Ньютона для решения нелинейных уравненийСкачать

Целые числа

Задача. Для заданного натурального числа $ B_ $ установить является ли оно полным квадратом и в этом случае определить $ sqrt $.

Теорема. Пусть $ B_0 $ — произвольное целое такое, что $ B_0^2>B $. Последовательность

$$ B_j = begin leftlfloor begin B_+ leftlfloor displaystyle frac<B_> rightrfloor_ \ hline 2 end rightrfloor \ end quad npu jin , $$ монотонно убывая, сойдется за конечное число шагов к значению $ leftlfloorsqrt rightrfloor $, если только число $ B+1 $ не является полным квадратом. Здесь $ lfloor rfloor $ означает целую часть числа.

Доказательство ☞ ЗДЕСЬ.

Видео:Метод Ньютона | Лучший момент из фильма Двадцать одно 21Скачать

Комплексные числа

Формально ничто не мешает нам применить последовательность метода Ньютона для поиска мнимых корней полинома $ f_(x) $. Можно доказать комплексный аналог теоремы $ 3_ $ , а также показать сходимость итерационной последовательности к конкретному корню полинома при условии, что стартовое (начальное) значение выбирается достаточно близко к искомому корню. Интересно посмотреть на поведение последовательности уже для самых простых случаев. Пусть, например, $$ f(z)=z^3-1 , , $$ т.е. наша задача заключается в поиске трех корней кубических из $ 1_ $: $$1,quad -frac + mathbf i frac<sqrt> ,quad -frac — mathbf i frac<sqrt> . $$ Комплексный вариант последовательности метода Ньютона: $$ left<z_j = frac<2,z_^3+1><3,z_^2> right>_^ $$ при задании стартового значения $ z_ $ «выведет» нас при $ jto infty $ к какому-то значению корня. Итак, вся комплексная плоскость может быть поделена на три «области притяжения» каждого из корней. Раскрасим эти множества в разные цвета. Какова будет граница между этими областями? — Оказывается, эта граница имеет так называемую фрактальную структуру; и каждая граничная точка любой области является также граничной для двух других областей 2) .

Если начальную точку $ z_0 $ выбрать на этой границе, то последовательность метода Ньютона будет бесконечно долго скакать по ней, не сходясь ни к какому корню. При выборе $ z_0 $ близко к границе, мы, теоретически, должны получить последовательность, сходящуюся к какому-то корню. Однако ошибки округления, накапливающиеся с каждой итерацией, могут снова привести к непредсказуемости ни качества сходимости (к конкретному корню) ни количества итераций, требуемых для достижения заданной точности.

Видео:15 Метод Ньютона (Метод касательных) Ручной счет Численные методы решения нелинейного уравненияСкачать

Системы нелинейных уравнений с несколькими неизвестными

Проблемы сходимости комплексного варианта метода Ньютона, отмеченные в предыдущем пункте, наследуются и обобщением метода Ньютона для задачи решения системы нелинейных уравнений с несколькими неизвестными. Действительно, задача поиска комплексных корней уравнения $ z^3-1=0 $ эквивалентна поиску вещественных решений системы уравнений $$ x^3-3, xy^2-1=0, 3, x^2y-y^3=0 , . $$

Развитие метода Ньютона для решения системы уравнений

$$ f(x,y)=0, g(x,y)=0 $$ при $ f, g $ — произвольных полиномах с вещественными коэффициентами обсуждается ☞ ЗДЕСЬ

Видео:Метод касательных (метод Ньютона)Скачать

Задачи

Видео:Метод Ньютона для решения нелинйеных уравнений в MS ExcelСкачать

Источники

[1]. Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. Т.2. М.Физматгиз. 1960

📸 Видео

Численный метод Ньютона в ExcelСкачать

10 Численные методы решения нелинейных уравненийСкачать

Нелинейные уравнения с двумя переменными и их геометрический смысл. 9 класс.Скачать

После этого видео, ТЫ РЕШИШЬ ЛЮБУЮ Систему Нелинейных УравненийСкачать

Решение нелинейного уравнения методом Ньютона (касательных) (программа)Скачать

Вычислительная математика. Лекция 4. Решение нелинейных уравнений и систем уравненийСкачать