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三種求根方法的比較

2020-03-20 10:05:15溫智琦
祖國 2020年1期

溫智琦

摘要:實踐中,求解方程得出的近似解必須有著必要的精度,也就是說求解方法必須使得近似解可以精確到小數點后任意位。求解方程近似解時,運用二分法、牛頓迭代法和不動點法,實際上是使用了算法的思想,可以解決一些一元多次方程和無理數方程、超越方程等問題。

關鍵詞:二分法 ? 牛頓法 ? 不動點法 ? 迅速求根 ? 收斂

函數是因變量關于自變量的對應關系,方程是函數的基礎上,求解特定自變量的等式。

對于一些簡單的方程,我們可以用公式法求得精確解[1]。但對于高次方程、超越不等式、隱函數方程等很難在理論上求出精確的解。在實踐中的目的是尋求方程的近似解。那么,求解方程近似解的方法便成為了必須要解決的問題。而且,求解得出的近似解必須有著必要的精度,也就是說求解方法必須使得近似解可以精確到小數點后任意位。

求解方程近似解時,運用二分法、牛頓迭代法和不動點法,實際上是使用了算法的思想,可以解決一些一元多次方程和無理數方程、超越方程等問題。

一、二分法

(一)二分法的概念

首先,引入零點存在定理:在區間上連續并且端點值異號的函數在這個區間上一定存在零點[2]。

根據零點存在定理可以得出求解方程近似解的二分法——即一分為二的方法。

若函數y=f(x)在區間[α,b]上連續,并且f(α)*f(b)<0,可以通過把函數f(x)的零點所在的較小的區間分成兩部分,然后選擇根所在的那個區間,繼續二分該區間,逐步迭代,使區間越來越小。當區間的兩個端點的精確度足夠時,任一端點均可作為近似解。這就是二分法的精髓。

(二)二分法舉例

以方程 x4+x3+2x2-3=0為例。

(1)嘗試選取x1=1,x2=-1。將x1=1 與x2=-1代入函數f(x)=x4+x3+2x2-3,即可得f(1)=1,f(-1)=-1;

(2)f(x1)與f(x2)異號,所以直接進入下一步。否則重復第一步,直到找出f(x1)與f(x2)異號的結果;

(3)將x1與x2兩者的平均數x3代入函數f(x),也就是將x3=0可得f(x3)=-3<0;

(4)f(x3)=-3<0,令x1=x1,x2=x3;否則令x1=x3,x2=x2,然后回到步驟(1),循環這個步驟[3]。

我們將迭代使用的近似根列在下表中:

這樣,十步迭代之后,我們可以得出該方程的一個近似根在(0.898425,0.90028125)之間。

二、牛頓法

(一)牛頓法概念

牛頓法又稱為牛頓迭代法、牛頓-拉弗森方法[4]。牛頓法是把非線性方程在局部小區間線性化的近似方法。把f(x)在點x0的某鄰域內展開:

取其線性部分(即泰勒展開的前兩項),并令其等于0,即

,以此作為非線性方程f(x)=0的近似方程,若 ? ? ? ? ? ? ? ,則其解為 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?,同理可得:

(二)牛頓法舉例

仍以方程x4+x3+2x2-3=0為例。

(1)嘗試選取x1=1。將x1=1代入函數f(x)=x4+x3+2x2-3 ,即可得f(1)=1;

(2)求 ? ? ;

(3)即 ? ?;

(4)令x1=x2,回到步驟(1),循環這個步驟。

我們將迭代使用的近似根列在下表中:

這樣,經過三步迭代之后,我們已經得到該方程的一個近似根在0.89943附近。

(三)牛頓法局限性

舉一個例子: ? ? ? ? ? ?。

首先,嘗試選取x1=1;則 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 。則x2

。然后,繼續令x1=-2;則

我們發現,首先選取的根為1,第二步迭代后為-2,但是第三步迭代后的根為4.0028,這在(-2,1)的范圍外。顯然可知,

的根為,在(-2,1)的區間之內。所以,牛頓法具有局限性,對于某些方程,可能無法快速算出有效的結果。

三、不動點法

(一)不動點法概念

不動點原理是泛函分析中最重要的一個原理之一,它依據于著名的巴拿赫壓縮映射[5]。

由方程f(x)=0構造方程g(x)=x。其中g(x)是連續函數。若x=x*是方程f(x)=0的根,則其肯定也滿足g(x*)=x*,x*是函數g(x)的不動點(之一)。

構造迭代公式

這就是不動點迭代法,若該式滿足 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ,則x*是函數g(x)的一個不動點,即方程f(x)=0的一個根。

(二)不動點法舉例

仍以方程 x4+x3+2x2-3=0為例。構造函數 ? ? ? ? ? ? ? ? ?。然后,

(1)嘗試選取x1=1,則 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?;

(2)令x1=x2,回到步驟(1),循環這個步驟。

我們將迭代使用的近似根列在下表中:

這樣,經過三步迭代之后,我們得到該方程的一個近似根在0.89附近。并且10次之迭代后,我們可以確定該方程的一個根的前四位有效數字為0.8994。

(三)不動點法局限性

仍以方程x4+x3+2x2-3=0為例。若構造函數 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?。

然后以同樣的思路,我們發現經過幾次迭代后并不收斂。所以不動點法求根,具有一定的局限性。

四、結語

三種方法都是求解近似根的方法。首先都需要確定一個初始迭代值,然后逐步迭代,逼近方程的理論上的實數根。并且都只是求解出一個或者幾個近似根,并不能在理論上保證求出所有的根。

二分法易于理解,并且使用范圍廣。只要在連續函數區間[a,b]上由 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?,就能夠通過二分法求得該方程的一個解。但是,其收斂很慢,需要迭代步數多。最終確定的是根的所在小區間,而且無法判斷所求根更靠近區間的哪一端。

牛頓法也易于理解。相較于二分法,它的收斂很快,但是適用范圍小,對有的方程迭代后并不收斂,需要重新選取初始迭代值,或者選用別的方法。所以牛頓法具有一定的局限性。

不動點法原理不是很易于理解。相較于二分法,它可以較快地收斂。相較于牛頓法,它的步驟簡單。但是,不動點法使用范圍小,對于一些方程迭代后并不收斂。所以不動點法也有一定的局限性。

所以,在求解實際問題中,選取何種方法,要由方程本身的性質決定,也要考慮收斂速度的因素。盡量選取既適用,又可以迅速得出近似根的方法。

參考文獻:

[1]陸桂菊.求方程的近似解與近年高考題[J].數學通報,2013,(02):47-50+53.

[2]王涵,匡佳佳,許國會.“用二分法求方程的近似解”一課教學設計[J].高中數學教與學,2018,(10):16-18.

[3]盧欽和.方程近似解、二分法及其它(續)[J].中學數學月刊,2005,(10):1-3.

[4]張曉勇,王仲君.二分法和牛頓迭代法求解非線性方程的比較及應用[J].教育教學論壇,2013,(25):139.

[5]張麗婭.不動點原理在分析中的應用[J].甘肅聯合大學學報(自然科學版),2007,(04):25-26+35.

(作者單位:河北石家莊精英中學)

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