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数值分析非线性方程的牛顿法 (Newton Method of Nonlinear Equations ) 邹秀芬教授 数学与统计学院 内容提纲(Outline) 牛顿法及其几何意义 收敛性及其收敛速度 计算实例及其程序演示 思考题1 思考题2 Answer2: 线性收敛 三、计算实例及其程序演示 辅助工具: VC程序设计语言 Matlab数学软件 计算步骤 例题1 用Newton法求方程 的根,要求 例题2 求函数 的正实根 精度要求: 初值x0=8.0 时,计算的是单根, The iterative number is 28,The numerical solution is 7.600001481 初值x0=1.0 ,计算的是重根, The iterative number is 1356,The numerical solution is 1.198631981 小结 (1) 当f (x)充分光滑且 x* 是f (x) =0的单根时,牛顿法在x*的附近至少是平方收敛的。 (2) 当f (x)充分光滑且 x* 是f (x) =0的重根时,牛顿法在x*的附近是线性收敛的。 (3) Newton法在区间[a,b]上的收敛性依赖于初值x0 的选取。 解非线性方程组的牛顿法 其中F?(xk)为F(x)在xk处的Jacobi矩阵: 取初始值(1,1,1),计算如下 N x y z 0 1.0000000 1.0000000 12.1893260 1.5984751 1.3939006 1.8505896 1.4442514 1.2782240 1.7801611 1.4244359 1.2392924 1.7776747 1.4239609 1.2374738 1.7776719 1.4239605 1.2374711 1.7776719 1.4239605 1.2374711 课本作业:P160,第7、8、9题 * 取x0作为初始近似值,将f(x)在x0做Taylor展开: 重复上述过程 ? 作为第一次近似值 一、牛顿法及其几何意义 Newton 迭代公式 基本思路:将非线性方程f(x)=0 线性化 牛顿法的几何意义 x y x* x0 x 1 x 2 牛顿法也称为切线法 (局部收敛性定理) 设 f (x)?C2[a, b],若 x* 为 f (x) 在[a, b]上的根,且 f ?(x*) ? 0,则存在 x* 的邻域 使得任取初始值 ,Newton 法产生的序列{ xk } 收敛到 x*,且满足 至少平方收敛 二、牛顿法的收敛性与收敛速度 在x*的附近收敛 由Taylor 展开: 令k?? ,由 f ?(x*) ? 0,即可得结论。 证明:Newton法实际上是一种特殊的迭代法 若 ,Newton法是否仍收敛? 设 x* 是 f 的 m 重根,则令: 且 Answer1: 有局部收敛性 当x* 是 f (x)=0的m重根, 是否平方收敛? 结论:Newton法的收敛性依赖于x0 的选取。 x* x0 ? x0 ? x0 ? 有根 根唯一 全局收敛性定理(定理3.3.1):设 f (x)?C2[a, b],若 f (a) f (b) 0; 在整个[a, b]上 f ?(x) ? 0; f ??(x)在 [a, b]上不变号 选取初始值x0 ? [a, b] 使得 f ??(x0) f (x0) 0; 则由Newton法产生的序列{ xk } 单调地收敛到 f (x)=0 在 [a, b] 的唯一根x*,且收敛速度至少是二阶的 保证产生的序列{xk}单调有界 保证Newton迭代函数将[a,b]映射于自身 将f(x*)在 xk 处作Taylor展开 对迭代公式两边取极限,得 证明:以 为例证明 说明数列{xk}有下界 故{xk}单调递减, 从而{xk}收敛.令 ? (1) 选定初值x0 ,计算f (x0) , f ?(x0) (2) 按公式 迭代 得新的近似值xk+1 (3) 对于给定的允许精度?,如果 则终止迭代,取 ;否则k=k+1,再转 步骤(2)计算 允许精度 最大迭代次数 迭代信息 迭代格
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