Метод Натаниеля Мейкона (N.Macon) поиска исходных приближений для случая почти равных корней
Материал из MachineLearning.
Содержание |
Введение
Метод Ньютона-Рафсона
Пусть имеется некоторая функция и необходимо найти такие значения аргумента , для которых
Перепишем (1) в виде
и запишем -ое приближения корня (1.1), при этом делая поправку к очередному значению
где и положим .
Тогда (2) перепишется в виде
Нетрудно видеть, что (3) эквивалентно простому методу последовательных приближений
где .
Вспомним также, что если , то метод сходится. Имеем
Но так как справедливо соотношение (1.1), то для достаточно близких к решению (1.1), выражение в скобках в числителе дроби становится малым. Поэтому итерационный метод, описываемый формулой (3) сходится, если
- 1. Начальное приближение выбрано достаточно близко к решению .
- 2. Производная не становится слишком большой.
- 3. Производная не слишком близка к 1.
Это и есть метод Ньютона-Рафсона. Обычно его записывают в виде
- ,
где
Таким образом, мы вернулись к уравнению в форме (1), и условия сходимости принимают следующий вид
- 1. Начальное приближение выбрано достаточно близко к корню уравнения .
- 2. Производная не становится очень большой.
- 3. Производная не слишком близка к 0.
Случай почти равных корней
Условие 3 сходимости метода Ньютона-Рафсона означает, что никакие два корня не находятся слишком близко один к другому. Соответствующая ситуация представлена на рисунке 1 (масштаб сильно увеличен). Заметим, что производная близка к 1 при x, равном обоим значениям корней, и . Более того, на основании теоремы Лагранжа, можно утверждать, что где-то между и .
Рассмотрим, что случится, если принять в качестве исходного значения для корня . Касательная, проведенная через точку , пересечет прямую в точке , и следующее приближение будет равно . Касательная, проведенная через точку , пересекает прямую в точке , и в качестве следующего приближеня получается снова . Итерационный процесс, таким образом, осциллирует между и до бесконечности, не сходясь ни к одному значению корня. Иначе говоря, не удается отделить эти два корня, потому что они расположены слишком близко.
Поэтому необходимо начальное приближение, достаточно близкое к искомому значению корня. Трудности возникают потому, что вычисление знаменателя в формуле (3) включает в себя вычитание двух почти равных чисел, что приводит к понижению точности.
Изложение метода
Поиск начального приближения
Сначала находится значение x, при котором , то есть решается уравнение
Пусть решением этого уравнения будет некоторое . Эта точка расположена между двумя корнями, и . Чтобы получить начальное приближение для решения уравнения, предположим, что лежит посредине между и (рисунок 2). Другими словами, мы предполагаем, что и являются корнями уравнения (1.1). Разлагая в ряд Тейлора в окрестности точки и принимая во внимание, что , получаем
Ограничим ряд тремя членами. Подставляя вместо , имеем
Но по условию
поэтому, решая эти уравнения относительно , получаем
Таким образом, процесс решения сводится к следующему. Если дано уравнение с почти равными корнями, то, определив приблизительное местонахождение этих корней, необходиом решить уравнение
и определить значение . Для решения этого уравнения можно применить, например, метод Ньютона-Рафсона. Найдя значение , можно определить значение . И, наконец, значения и используются в качестве начальных приближений для определения соответственно и .
Список литературы
- Мак-Кракен Д. Дорн У. Численные методы и программирование на ФОРТРАНе М.: Мир, 1977.