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Simpson牛頓公式的一種改進

2012-03-15 14:31:06李洋洋郭清偉
關鍵詞:效率方法

李洋洋, 郭清偉

(合肥工業大學數學學院,安徽合肥 230009)

0 引 言

迭代法是求解非線性方程的最為常用的方法之一,主要有簡單迭代法、弦截法、拋物線法、牛頓法及其各種變形的迭代方法。文獻[1]提出Simpson牛頓方法和幾何平均方法,且證明其三階收斂到單根;文獻[2]利用反函數的求導法則,提出了Homeier-Simpson牛頓方法,且證明其三階收斂到單根;文獻[3-4]講述了關于非線性方程求根的一些基礎知識;文獻[5]中介紹了一類具有五階收斂的牛頓方法;文獻[6-7]提出調和平均牛頓方法和中點牛頓方法及改進牛頓法,且證明其三階收斂到單根;文獻[8]介紹了一類四階牛頓變形方法;文獻[9]討論了平方收斂公式的一個5階加速方法;文獻[10]介紹了科茨求積公式與牛頓公理相結合得出的各種迭代格式,至少三階收斂到單根。在已有的迭代法中,有的收斂階雖高但計算效率低下,有的2個方面都不理想。考慮到收斂階和計算效能問題,本文基于文獻[1,2,5]和文獻[10-12],提出了一種新的迭代格式,稱為改進的Simpson牛頓方法,簡記為XSN方法;證明了該方法對單根而言具有三階收斂性,對非單根而言具有線性收斂性,與同類方法相比,在計算效率方面有了一定的改善。

1 預備知識

為研究迭代序列的收斂速度和收斂效率,先給出效率指數的定義、收斂階定義及收斂定理。

定義1 設迭代序列{xn}∞0的收斂階為p≥1,每步迭代的計算量為ω,則稱e為迭代序列的效率指數[1],即

定義2 設迭代過程xn+1=φ(xn)收斂于方程x=φ(x)的根x*,如果迭代誤差en=xn-x*,當n→∞時,成立下列漸進關系式:

則稱該迭代過程是p階收斂的[2]。

定理1 對于迭代過程xn+1=φ(xn),如果φ(p)(x)在所求根x*的鄰近連續,并且有:

則該迭代過程在點x*鄰近是p階收斂的[3]。

2 新算法的推導

設α是方程f(x)=0的根,f(x)是可導函數,由牛頓公理顯然成立:

將(1)式中右端積分用數值積分Simpson公式近似代替,并令x=α,則

其中,用xn+1近似代替α,整理得到迭代格式:

(2)式中關于xn+1是隱式的,給求解帶來很多麻煩,為避免隱式求解,提出組合格式,即

(3)式是經典牛頓方法與Simpson公式結合得到的,這就是文獻[1]所給出的迭代方法,稱為Simpson牛頓方法,簡記為SN方法。

衡量一個迭代法的優劣除了考察其收斂階外,還要考慮算法的效率指數。從(3)式可以明顯看出,迭代一次需要計算1次函數值和3次導數值,考慮到迭代的計算效率,如果收斂階不變,能減少函數值或導數值的計算次數,提高計算的效能。由此將和在xn泰勒展開,可得:

將(4)式代入(3)式,得到本文的迭代公式:

其中,n=0,1,2,…。

顯然,(5)式迭代一次需要計算1次函數值和2次導數值。如果將函數與其各階導數的計算量看作相同,每迭代一次,(5)式就比(3)式減少1次計算量,然而它們的收斂階相同,根據定義1可知(5)式的計算效率要高于(3)式。為了方便,把本文的迭代公式(5)式簡記為XSN方法。

3 收斂性分析及計算效能比較

3.1 定理2及其證明

定理2 若方程f(x)=0在某一區間存在實根x*,且f″(x)在x*某一鄰域內連續,則有:

(1)當x*是f(x)=0的單根時,XSN方法是三階收斂的。

(2)當x*是f(x)=0的m(m≥2)重根時,XSN方法是線性收斂的。

下面證明當f′(x*)和f″(x*)均不為零時,迭代格式三階收斂于f(x)=0的根x*。

證明 (1)由(5)式知XSN方法的迭代函數為:

計算φ(x)在方程的根x*處的各階導數值:

而f(x*)=0,代入整理得φ′(x*)=。當f(x*)=0時,有

根據定理1可得XSN方法是三階收斂,其收斂階高于牛頓迭代法。

(2)設x*是f(x)=0的m(m≥2)重根,則

f(x*)=0, f′(x*)=0,…,f(m-1)(x*)=0, f(m)(x*)≠0。

從而由泰勒展開公式得:

代入迭代函數中,整理得:

故由定理1得XSN方法在重根附近是線性收斂的,從而定理2證畢。

當方程根的重數m已知時,改進的XSN方法如下:

其迭代公式如下:

推論1 當x*是f(x)=0的m(m≥2)重根時,當重數m已知時,改進的XSN方法(6)式是平方收斂的;當重數m未知時,改進的XSN方法(7)式是三階收斂的。

由定理2的證明過程即可得到該推論。

3.2 定理3及其證明

定理3 XSN方法的效率指數高于文獻[1]的SN方法、文獻[5]的五階牛頓方法及文獻[8]的四階牛頓方法。

證明 (1)XSN的收斂階為3,每次迭代的計算量為3n,所以效率指數為:

(2)文獻[1]中SN方法的收斂階為3,每次迭代的計算量為4n,所以效率指數為:

(3)文獻[5]中的迭代方法收斂階為5,每次迭代的計算量為5n,所以效率指數為:

(4)文獻[8]中的迭代方法收斂階為4,每次迭代的計算量為4n,所以效率指數為:

則有eSN<e[5]<e[8]<eXSN,至此,定理3得證。

定理3也表明,雖然有些迭代方法收斂階提高了,但并沒有真正提高計算的效能。

4 數值試驗比較

(1)算例1。求方程f(x)=sin2(x)-x2+1的根,取初值x=1.5。

反復使用本文方法(XSN法)與正割法迭代,令|xn+1-xn|≤10-5時終止迭代,得到xn序列,見表1所列。

表1 使用XSN法與正割法迭代得到的xn序列

(2)算例2。求方程f(x)=x3-x-1的根,取初值x0=0。

反復使用本文方法(XSN法)與經典牛頓法,令|xn+1-xn|≤10-5時終止迭代,得到xn序列,見表2所列。

表2 使用XSN法與經典牛頓法迭代得到的x n序列

明顯地,牛頓法用20次才達到精度,而XSN方法只4次就達到了很好的收斂效果。

(3)算例3。求方程f(x)=x3+4x2-10的根,取初值x0=1。

反復使用本文方法(XSN法)與經典牛頓-Cauchy法,令|xn+1-xn|≤10-5時終止迭代,得到xn序列,見表3所列。

表3 使用XSN法與經典牛頓-Cauchy法迭代得到的x n序列

通過表1~表3的迭代結果可以看出,XSN方法具有較快的收斂速度和較高的數值精度。

5 結束語

目前有很多迭代公式,但主要都是對經典牛頓法的各種變形,雖然收斂階有所提高,但是計算效能并沒有真正提高。本文基于收斂階和計算效率2個方面考慮,對Simpson-牛頓法進行改進,數值驗證非常有效,所以該方法在非線性方程求根中具有很高的實用價值。

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