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实验报告一
题目:非线性方程求解
摘要:非线性方程的解析解通常很难给出,因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。
前言:(目的和意义)掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。
数学原理:
对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法:二分法和Newton法。
对于二分法,其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x),其在[a,b]上连续,f(a)f(b)0,且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*,取区间中点c,若,则c恰为其根,否则根据f(a)f(c)0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个,从而得出新区间,仍称为[a,b]。重复运行计算,直至满足精度为止。这就是二分法的计算思想。
Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0,然后根据其迭代公式
产生逼近解x*的迭代数列{xk},这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快,但是当x0选择不好时,可能会发散,因此初值的选取很重要。另外,若将该迭代公式改进为
其中r为要求的方程的根的重数,这就是改进的Newton法,当求解已知重数的方程的根时,在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。
程序设计:
本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式,如下
function y=f(x);
y=-x*x-sin(x);
写成如上形式即可,下面给出主程序。
二分法源程序:
clear
%%%给定求解区间
b=1.5;
a=0;
%%%误差
R=1;
k=0;%迭代次数初值
while (R5e-6) ;
c=(a+b)/2;
if f12(a)*f12(c)0;
a=c;
else
b=c;
end
R=b-a;%求出误差
k=k+1;
end
x=c%给出解
Newton法及改进的Newton法源程序:
clear
%%%% 输入函数
f=input(请输入需要求解函数,s)
%%%求解f(x)的导数
df=diff(f);
%%%改进常数或重根数
miu=2;
%%%初始值x0
x0=input(input initial value x0);
k=0;%迭代次数
max=100;%最大迭代次数
R=eval(subs(f,x0,x));%求解f(x0),以确定初值x0时否就是解
while (abs(R)1e-8)
x1=x0-miu*eval(subs(f,x0,x))/eval(subs(df,x0,x));
R=x1-x0;
x0=x1;
k=k+1;
if (eval(subs(f,x0,x))1e-10);
break
end
if kmax;%如果迭代次数大于给定值,认为迭代不收敛,重新输入初值
ss=input(maybe result is error,choose a new x0,y/n?,s);
if strcmp(ss,y)
x0=input(input initial value x0);
k=0;
else
break
end
end
end
k;%给出迭代次数
x=x0;%给出解
结果分析和讨论:
用二分法计算方程在[1,2]内的根。(,下同)
计算结果为
x= 1.40441513061523;
f(x)= -3.797205105904311e-007;
k=18;
由f(x)知结果满足要求,但迭代次数比较多,方法收敛速度比较慢。
用二分法计算方程在[1,1.5]内的根。
计算结果为
x= 1.32471847534180;
f(x)= 2.209494846194815e-006;
k=17;
由f(x)知结果满足要求,但迭代次数还是比较多。
用Newton法求解下列方程
x0=0.5;
计算结果为
x= 0.56714329040978;
f(x)= 2.220446049250313e-016;
k=4;
由f(x)知结果满足要求,而且又迭代次数只有4次看出收敛速度很快。
x0=1;
x0=0.45, x0=0.65;
当x0=0.45时,计算结果为
x= 0.49999999999983;
f(x)= -8.362754932994584e-014;
k=4;
由f(x)知结果满足要求,而且又迭代次数只有4次看出收敛速度很快,实际上该方程确实有真解x=0.5。
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