Ekb-oskab.ru

Прием лома металлов

Численное решение уравнений

14-07-2023

Численное решение уравнений и их систем состоит в приближённом определении корня или корней уравнения или системы уравнений и применяется в случаях, когда точное значение вычислить невозможно или очень трудоёмко.

Содержание

Постановка задачи

Рассмотрим методы численного решения уравнений и систем уравнений:

или

\left\{ \begin{array}{lcr}
f_1(x_1, x_2, \ldots, x_n) & =& 0 \\
\ldots & & \\
f_n(x_1, x_2, \ldots, x_n) & =& 0
\end{array}\right.

Численное решение задачи можно проводить как непосредственно (используя одноимённые методы), так и с применением оптимизационных методов, приведя задачу к соответствующему виду. Последним посвящена статья Градиентные методы.

Численные методы решения уравнений

Покажем, как можно решить изначальную систему уравнений, не прибегая к оптимизационным методам. В случае, если наша система представляет собой СЛАУ, целесообразно прибегнуть к таким методам, как метод Гаусса или метод Ричардсона. Однако мы всё же будем исходить из предположения, что вид функции нам неизвестен и воспользуемся одним из итерационных методов численного решения. Среди большого разнообразия таковых выберем один из наиболее известных — метод Ньютона. Этот метод в свою очередь основывается на принципах метода простой итерации. Поэтому сначала будет изложена суть последнего.

Метод простой итерации

В основе метода заложено понятие сжимающего отображения. Определим терминологию:

Говорят, что функция осуществляет сжимающее отображение на , если

Тогда основная теорема будет выглядеть так:

Теорема Банаха (принцип сжимающих отображений).
Если — сжимающее отображение на , то:
  1. — корень;
  2. итерационная последовательность сходится к этому корню;
  3. для очередного члена справедливо .

Поясним смысл параметра . Согласно теореме Лагранжа имеем:

Отсюда следует, что . Таким образом, для сходимости метода достаточно, чтобы

.........

и так далее, пока

Применительно к СЛАУ

Рассмотрим систему:

\left\{ \begin{array}{ccc}
a_{11} x_1 + \ldots + a_{1n} x_n & = & b_1 \\
\ldots & & \\
a_{n1} x_1 + \ldots + a_{nn} x_n & = & b_n
\end{array}\right.

Для неё итерационное вычисление будет выглядеть так:

\left( \begin{array}{c}
x_1\\
x_2\\
\vdots\\
x_n \end{array}\right)^{i+1} = \left( \begin{array}{cccc}
a_{11}+1 & a_{12} & \ldots & a_{1n} \\
a_{21} & a_{22}+1 & \ldots & a_{2n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nn}+1
\end{array}\right) \left(\begin{array}{c}
x_1\\
x_2\\
\vdots\\
x_n
\end{array}\right)^{i}-\left(\begin{array}{c}
b_1\\
b_2\\
\vdots\\
b_n
\end{array}\right)

Сходимость метода будет осуществлять

Следует отметить, что для оценки сходимости вычисляется не определитель матрицы, а норма матрицы. Поэтому в данном случае поставлены двойные вертикальные черты, а не одинарные.

Решение уравнения cos(x)=x по методу простой итерации, очередная итерация: xn+1=cos xn, начальное приближение: x1 = -1

Алгоритм

  1. Условие преобразуется к виду , где — сжимающая
  2. Задаётся начальное приближение и точность
  3. Вычисляется очередная итерация
    • Если , то и возврат к шагу 3.
    • Иначе и остановка.
Решение уравнения f(x)=0 по методу Ньютона, начальное приближение: x1=a.

Метод Ньютона (метод касательных)

Одномерный случай

Для того, чтобы решить уравнение , пользуясь методом простой итерации, необходимо привести его к виду , где — сжимающее отображение. Чтобы отображение было наиболее эффективно, необходимо, чтобы в точке очередной итерации выполнялось . Будем искать решение данного уравнения в виде , тогда:

Воспользуемся тем, что , и получим окончательную формулу для :

С учётом этого сжимающая функция примет вид:

Тогда алгоритм нахождения численного решения уравнения сводится к итерационной процедуре вычисления:

Многомерный случай

Обобщим полученный результат на многомерный случай.

Выбирая некоторое начальное приближение , находят последовательные приближения путем решения систем уравнений:

,

где .

Литература

  1. Амосов А. А., Дубинский Ю. А., Копченова Н. П. Вычислительные методы для инженеров. — М.: Мир, 1998.
  2. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. Г. Численные методы. — 8-е изд. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000.
  3. Волков Е. А. Численные методы. — М.: Физматлит, 2003.
  4. Коршунов Ю. М., Коршунов Ю. М. Математические основы кибернетики. — М.: Энергоатомиздат, 1972.
  5. Калиткин Н. Н. Численные методы. — М.: Наука, 1978.

См. также

Численное решение уравнений.

© 2018–2023 ekb-oskab.ru, Россия, Челябинск, ул. Горького 53, +7 (351) 992-98-28