牛顿迭代Newton’s method

又叫“牛顿-拉弗森方法”(Newton-Raphson method它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,方法是使用f(x)泰勒级数前几项来寻找f(y) = 0的根。

原理

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对于非线性方程同样适用

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总之,牛顿迭代公式:

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应用

求某些方程的根

 1 double a, b, c, d;
 2 const double esp = 1e-6;
 3 
 4 double f(double x){
 5     return a * x * x * x + b * x * x + c * x + d;
 6 }
 7 
 8 double fd(double x){
 9     return 3 * a * x *x + 2 * b * x + c;
10 }
11 
12 //求解ax^3 + bx^2 + cx + d = 0的一个根
13 double newton(double x)
14 {
15     while (fabs(f(x)) > esp){x = x - f(x) / fd(x);}
16     return x;
17 }

如果想求出一个范围内的所有的跟,则可以在该范围内枚举初始值x,来逼近根的值。

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 1 #include<stdio.h>
 2 #include<iostream>
 3 #include<vector>
 4 using namespace std;
 5 
 6 double a, b, c,d;
 7 const int INF = 0x3f3f3f3f;
 8 const int maxn = 2;
 9 const double esp = 1e-6;
10 double Abs(double x)
11 {
12     return x >= 0 ? x : -x;
13 }
14 double f(double x)
15 {
16     return a * x * x * x + b * x * x + c * x + d;
17 }
18 
19 //需要f的导数在适当的区间内绝对值不大于于某个小于1的正数
20 double fd(double x)
21 {
22     return 3 * a * x *x + 2 * b * x + c;
23 }
24 
25 //求解ax^3 + bx^2 + cx + d = 0的所有根
26 void newton()
27 {
28     vector<double>ans;
29     //在一个大区域中逐个点用牛顿法,可找出大多数3次方程所有根   
30     for (int x0 = -maxn; x0 < maxn; x0++)
31     {
32         double x1 = x0;
33         int cnt = 0;   //迭代次数
34         while (Abs(f(x1)) > esp)
35         {
36             if ((++cnt) > 10000)  break;   //迭代次数超过1000,认为方程无解
37             double x = x1;
38             x1 = x - f(x) / fd(x);
39         }
40         if (cnt > 10000)  continue;
41         int flag = 0;
42         for(int i = 0;i < ans.size();i++)
43             if (Abs(ans[i] - x1) < 0.01)
44             {
45                 flag = 1;
46                 break;
47             }
48         if (!flag && x1 < INF && x1 > -INF)  ans.push_back(x1);   //x1==inf || -inf是在极值点,并不一定是方程的根
49     }
50     if (ans.size() == 0)  printf("无解
");
51     else
52     {
53         for (int i = 0; i < ans.size(); i++)
54             printf("%lf  ", ans[i]);
55         printf("
");
56     }
57 }
58 
59 int main()
60 {
61     while (scanf("%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&c,&d) == 4)
62         newton();
63 
64     return 0;
65 }

View Code

(这个代码测试起来有很多错误,有好的意见欢迎留言)

高精度开根号

对于一个已知的数 a,开根号本质上是求一个X,使得 X2=a,即X2a = 0的根。

由前面易知迭代公式Xn+1 = Xn – (Xn2 – a) / 2Xn = (Xn + a / Xn) / 2。

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实际操作还需要套一个高精度除法。

缺点

并不能求解所有方程的根,而且得到的只是近似值,不是准确值。

收敛的充分条件:

若 f 二阶可导,那么在待求的零点 x 周围存在一个区域,只要起始点 x0 位于这个临近区域内,那么牛顿-拉弗森方法必定收敛。

驻点

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从代数上看,导数为0,无法迭代出下一个值。

越来越远的不收敛

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循环震荡的不收敛

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参考链接:

https://blog.csdn.net/wubaizhe/article/details/75574798

https://baike.baidu.com/item/牛顿迭代法/10887580?fr=aladdin

https://zh.wikipedia.org/wiki/牛顿法

https://www.zhihu.com/question/20690553