КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Обобщение
А Методы для нахождения корня уравнения функции 1-ой переменной.
Деление пополам: Имеется хотя бы 1 корень. Выбираем любую точку и смотрим какой знак она имеет, такой знак нам и искать. Выбираем точку приблизительно в середине интервала, исследуя значения в 3-х можно отбросить половину интервала.
+
b
-
Метод Ньютона (метод касательной): В случае если известна производная, то выбираем - начальное приближение.
Допустим, что точка достаточно близка к корню функции и примерно себя ведет линейно не отклоняется. Проведем касательную и находим точку ближе чем , и повторяем до .
Для метода Ньютона необходимо: - функция должна иметь производную; - точка должна быть взята близко к корню; - функция изменяется близко к линейной функции.
;
- уравнение касательной; .
Если , то вычисления можно прекратить и считать что нужный нам корень – условие прекращения поиска. (Е – значение корня с некоторой точностью). В методе Ньютона каждя его итерация удваивает количество значащих цифр. Если все условия выполнены, то эти методы удваивают (ускоряют) количество значащих цифр: ;
Представим что линейная функция, то метод Ньютона позволяет найти ее корень за 1-у итерацию. Целевая функция представляет собой квадратичную зависимость следовательно метод Ньютона позволяет найти минимум или максимум квадратичной функции за 1-у итерацию. Замена функции на касательную, называется – линейная аппроксимация, и ее применение к целевой функции парабола в точке приближения.
f(x)
х
Замена заданной зависимости квадратичной зависимостью, называется – квадратичной аппроксимацией. Метод Ньютона основан на замене заданной зависимости более простой зависимостью. На практике часто необходимо найти экстремум (или экстремумы) некоторой целевой функции переменных (проектных параметров). Такая функция описывает - мерную поверхность. Соответственно функция одного параметра описывает некоторую кривую на плоскости. Поиск экстремумов функции одной переменной является самостоятельной и часто встречающейся задачей. Метод равномерного поиска основан на том, что переменной присваиваются значения с шагом и вычисляются значения . Если переменной даётся новое приращение. Как только станет меньше , поиск останавливается. При малой заданной погрешности этот метод неэкономичен по затратам машинного времени. Метод поразрядного приближения является разновидностью метода равномерного поиска и реализуется следующим алгоритмом. 1. Задаём начальное приближение слева от максимума и вычисляем . Задаём где - начальный шаг поиска. 2. Полагаем , где вначале задаём и вычисляем . 3. Проверяем условие ; если оно выполняется, идём к п. 3, если нет – к п. 4. 4. Полагаем . Проверяем условие , где - заданная погрешность вычисления в точке максимума. Если оно выполняется, идём к п. 2, т. е. обеспечиваем поиск максимума в другом направлении с шагом в 4 раза меньше прежнего. Если данное условие выполнятся, заканчиваем поиск. Метод дихотомии (деления интервала поиска пополам) реализуется следующим образом. 1. Проверяем условие , где - заданная погрешность вычисления . Если это условие выполняется, идём к п. 6; если не выполняется, идём к п. 2. 2. Делим интервал поиска пополам и вычисляем две абсциссы, симметрично расположенные относительно точки . 3. Для этих значений вычисляем . 4. Проверяем условие . Если оно выполняется, полагаем и идём к п. 1. Если не выполняется, идём к п. 5. 5. Полагаем и идём к п. 1. 6. Выводим на печать и вычисляем . Метод золотого сечения основан на делении отрезка по правилу золотого сечения. Он позволяет сужать отрезок , каждый раз вычисляя лишь одно значение , а не два, как в методе дихотомии. Данный метод реализуется следующим алгоритмом. 1. Находим коэффициент дробления отрезка . 2. Находим абсциссу и вычисляем . 3. Находим абсциссу и вычисляем . 4. Проверяем выполнение условия , где - заданная погрешность вычисления . Если это условие выполняется, вычисляем и , после чего останавливаем счёт с выдачей значений и . Если данное условие не выполняется, идём к п. 5. 5. Проверяем условие . Если оно выполняется, полагаем и , после чего выполняем п.3 и п. 4. 6. Если , полагаем ,, после чего выполняем п. 2.
Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 321; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |