方程的图形法迭代法直接法.ppt
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1、第二讲 方程及方程组解法(上),方程 工程计算和科学分析的发动机。若干世纪来,方程是工程师和数学家花费大量时间进行研究的课题,即有古老的算法(如二分法),也有新颖的发现(如迭代的分形与混沌现象)本讲主要介绍非线性方程的实用解法,对线性方程组及数值分析中的矩阵分解法略作介绍:图形放大法(不要苛求精确解!)简单迭代法(迭代函数的选取)加速迭代法(加权平均的思想),线性方程组解的存在性,线性方程组的矩阵形式:AX=BAX=B的解可能出现三种情况:有解/无解/无穷解A=1 2 1;2 3 1;1-1-2;B=1;3;0;AB=A,B;rank(A)=rank(AB)%ans=0 故原方程组无解A=0
2、1-3 4;1 0-2 3;3 2 0-5;4 3-5 0;B=-5;-4;12;5;AB=A,B;rank(A)=rank(AB)%ans=1 有唯一解,线性方程组AX=B的求解,A=0 1-3 4;1 0-2 3;3 2 0-5;4 3-5 0;B=-5;-4;12;5;rank(A)=rank(A,B)x=AB%方法1:矩阵左除运算x=inv(A)*B%方法2:逆矩阵求解法(须方阵)L,U=lu(A);%方法3:LU分解法x=U(LB)Q,R=qr(A);%方法4:QR分解法x=R(QB)rref(A,B)%方法5:rref化行最简形 p13,非线性是更一般的属性?,我们面对的大多数方程
3、(组)都是非线性的。定义:一些由实际问题列出的方程中常常包含三角函数、指数函数等,它们与n=2代数方程一起统称为非线性方程(组)例如:3x-ex=0;xsinx=1所以,求解这一类方程(组)更具现实意义:计算机技术和数学软件技术的飞速发展为我们实现经典方法(比如二分法)、创新新方法(比如图形放大法)提供了极大便利,甚至衍生出一些崭新的学科方向(比如课本第3章提到的 分形与混沌),最简捷和最一目了然的方法?,毫无疑问,图形放大法体现了现代数学软件在数据可视化方面无以伦比的优点:简捷和直观演练:p10,2.1x=-6:.001:6;plot(x,x.5+2*x.2+4,x,0,r-)grid on
4、axis(-2 2-200 200)追加练习:%8x5-12x4-26x3-13x2+58x+30=0fplot(8*x5-12*x4-26*x3-13*x2+58*x+30,-1,3);hold on;line(-5 5,0 0,color,r);grid on,图形放大法的步骤和技巧:,方程f(x)=0(1)建立坐标系,画曲线f(x)(2)观察曲线f(x)与x轴的交点(3)将其中一个交点局部放大(4)该交点的横坐标值就是方程的根技巧关键字(提高你的效率):步进精度选择(要足够适应放大倍数)坐标区域设定(方便直观准确地读数)交点追踪(强调x轴、双击重置,放大适可而止)延展:能不能写出不需人工
5、干预的图形放大法?,简单迭代法(迭代收敛的情形),回到早先我们接触的引例:3x-ex=0 xn+1=(xn),n=0,1,2.,x0,迭代过程的图形化体现.,迭代过程体现在图像上如下图所示:,迭代算法的步骤与技巧:,方程f(x)=0(1)经过简单变形,化为xn+1=(xn),n=0,1,2.(2)*绘出y=x和y=(x)的图形,并观察(3)确定迭代初值x0,并代入程序进行迭代(4)序列发散回到第1步;收敛获得求解技巧关键字(提高你的效率):迭代格式的确定(是否唯一,是否一定收敛?)迭代初值的选择(迭代与初值选择是否有关?)迭代存在的缺陷(迭代能否逼近所有的解?)演练:在讲解加速迭代法后一齐举例
6、,简单迭代法的改进,当遇到迭代格式不收敛怎么办?如何加快迭代速度?加速迭代法就是为了解决上述问题而产生的改进型迭代法:若迭代格式xn+1=(xn),n=0,1,2.,不收敛,则我们不直接用(x)迭代,改用(x)与x的加权平均 h(x)=(x)+(1-)x 进行迭代,基于某个确定原则,比如:=1/(1-(xn)改进后的加速迭代格式如下:附注:确定原则一般来自理论和经验,更多形式参见P13,简单迭代与加速迭代的比较1,用两种方法迭代方法求解方程x3-x2-x-1=0构造迭代格式:初值x0=0 x1=1;x2=1;x3=1;for k=1:20 x1=x13-x12-1;x2=(x22+x2+1)(
7、1/3);x3=1+1/x3+1/x32;endx1,x2,x3,简单迭代与加速迭代的比较2,格式1发散,格式2,3收敛,具体细节为:,迭代格式1选取失败!迭代格式2,3成功收敛,收敛速度2快于3,简单迭代与加速迭代的比较3,改进前面已经被判定为“失败的”迭代格式1:x=(x)=x3-x2-1由前述确定原则有:,实验发现改进后的迭代格式1能够收敛,但速度仍然不如迭代格式2和3,相对自身而言“加速”注意:改进后的迭代格式1在迭代103次后才渐近至1.8393,并且需要在变量空间中双击查看 why?,通用的可控精度迭代程序,以方程 3x-ex=0 为例,演示如何将程序通用化:diedai.m 为固
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