牛顿迭代法求解平方根
- 一个实例
- 迭代简介
- 牛顿迭代法
- 牛顿迭代法简介
- 简单推导
- 泰勒公式推导
- 延伸与应用
一个实例
//java实现的sqrt类和方法
public class sqrt {public static double sqrt(double n){if (n<0) return Double.NaN;double err = 1e-15;double t = n;while (Math.abs(t - n/t) > err*t)t = (n/t + t)/2;return t;}public static void main(String[] args){sqrt a = new sqrt();System.out.println(a.sqrt(2));}
}
//2的平方根的求解结果
>>1.414213562373095
迭代简介
迭代,是一种数值方法,具体指从一个初始值,一步步地通过迭代过程,逐步逼近真实值的方法。
与之相对的是直接法,也就是通过构建解析解,一步求出问题的方法。
通常情况下,我们总是喜欢一步得到问题的结果,因此直接法总是优先考虑的。
但是,当遇到复杂的问题时,特别在未知量很多,方程非线性时,无法得到直接解法(例如五次方程并没有解析解)。
这时候,我们需要使用迭代算法,一步步逼近,得到问题的答案。
迭代算法,通常需要考虑如下问题:
- 确定迭代变量
- 确定迭代关系式
- 确定迭代终止条件
牛顿迭代法
牛顿迭代法简介
牛顿迭代法,求解如下问题的根xx
f(x) = 0
求解方法如下:
x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}
方法中,迭代变量是根xx,迭代关系式如上,迭代终止条件是|f(xn)−0|<error\vert f(x_n)-0 \vert 。
牛顿迭代法需要满足的条件是:
f′(x)f'(x)是连续的,并且待求的零点xx是孤立的。
那么,在零点xx周围存在一个区域,只要初始值x0x_0位于这个邻域内,那么牛顿法必然收敛。
并且,如果f′(x)f'(x)不为0,那么牛顿法将具有平方收敛的特性,也就是,每迭代一次,其结果的有效倍数将增加一倍。
简单推导
由
f'(x_n) = \frac{dy}{dx} = \frac{f(x_n)}{x_n - x_{n+1}}
有
x_{n+1} = x_n -\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}
对于平方根问题,假设f(x)=x2−nf(x) = x^2 -n,代入上式,有
x_{n+1} = \frac{1}{2} (x_n + \frac{n}{x_n})
其图像含义是:通过对接近零点的领域点做切线,不断逼近零点,最终十分靠近零点。
泰勒公式推导
上面的式子,同样,可以用泰勒公式推导出来。
f(x_n + \epsilon) = f(x_n) + f'(x_n)\epsilon + \frac{1}{2}f''(x)\epsilon^2+...
只取等号右边的前两项,有
\epsilon = \frac{f(x_n+\epsilon)-f(x_n)}{f'(x_n)}
两边同时加上 xnx_n,有
x_{n+1} = x_n + \epsilon = x_n +\frac{f(x_n+\epsilon)-f(x_n)}{f'(x_n)}=x_n +\frac{f(x_{n+1})-f(x_n)}{f'(x_n)}
最终, f(xn+1=0)f(x_{n+1}=0),假设 f(x)=x2−nf(x) = x^2 -n,上式同样可以化成
x_{n+1} = \frac{1}{2} (x_n + \frac{n}{x_n})
本质上,牛顿迭代法就是利用了泰勒公式的前两项和,是泰勒公式的简化。
延伸与应用
同样的,牛顿迭代法同样可以求n次方根,对于f(x)=xm−nf(x)=x^m - n
有
x_{n+1}=x_n-\frac{x_n}{m}(1-a{x_n}^{-m})
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