Разработка программы вычисления корней нелинейных уравнений с помощью метода касательных

Курсовой проект - Компьютеры, программирование

Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование

?етают методы, позволяющие находить корни уравнения (2.1) с любой наперед заданной степенью точности.

Задача нахождения приближенного значения корня делится на два этапа:

) отделение корней - выделения отрезка, принадлежащего области

существования функции f(x), на котором расположен только один корень;

) уточнение приближенных корней, т. е. вычисление их с требуемой

точностью.

Для каждого из этапов решения задачи разработаны свои численные методы.

 

2.1 Аналитический метод отделения корня

 

Процесс отделения корней уравнения (2.1) основан на теореме Больцано-Коши:

Если непрерывная функция f(x) принимает на концах отрезка [а,b] значения разных знаков, т.е. f(а)•f(b)<0, то внутри этого отрезка содержится, по крайней мере, один корень. Этот корень будет единственным, если производная f(x) существует и сохраняет постоянный знак внутри интервала (а, b).

Рассмотрим на примере аналитический метод отделения корня.

 

х5 + 5х4-2х3-4x2+7x-3=0

 

Решение

 

Составим таблицу знаков функции f(x) (табл. 2.1), полагая x равным:

а) критическим значениям функции (корням производной) или близким к ним;

б) граничным значениям (исходя из области допустимых значений неизвестного).

Имеем. f(x)=5x4+20x3-6x2-8x+7

Корни производной. x=-7, х = -1, x=7/5, x=1, x = 7

 

Таблица 2.1 - Таблица знаков функции

-?-7-1+17/5+7+?---++++

Из таблицы 2.1 видно, что уравнение имеет один действительный корень: X01(-1;1).

Следовательно, X01(-1;1).

2.2 Уточнение приближенного корня

 

Искомый корень уравнения (2.1) отделен, т.е. найден отрезок [а, b], на котором имеется один и только один корень уравнения. Любую точку этого отрезка можно принять за приближенное значение корня. Погрешность такого приближения не превосходит длины [а, b]. Следовательно, задача отыскания приближенного значения корня с заданной точностью E сводится к нахождению отрезка [а, b], удовлетворяющего условие

 

|b-а|<E(2.2)

 

Эту задачу называют задачей уточнения корня. На практике широкое распространение получили следующие методы:

1) метод половинного деления;

2) метод Ныотона (метод касательных);

3) метод хорд;

4) комбинированный метод хорд и касательных;

5) метод простой итерации.

 

.3 Метод касательных (метод Ньютона)

 

Метод Ньютона, или метод касательных, является наиболее часто применяемым методом уточнения корней, пригодным для решения алгебраических и трансцендентных уравнений.

В дальнейшем будем считать, что искомый корень x0 уравнения (2.1) отделен отрезком [а, b], на котором функция f(x) удовлетворяет следующим условиям:

) непрерывна вместе со своими производными до второго порядка, включительно;

) на концах отрезка принимает значения различных знаков;

) производные отличны от нуля и сохраняют определенный знак.

Геометрически это означает, что график функции у = f(x) в любой точке отрезка [а, b] имеет касательную и не имеет экстремумов и точек перегиба (рис. 2.1).

 

Рис. 2.1 - График функции у = f(x)

 

За первое приближение корня положим такое значение x1, (x1 [а, b]), при котором знаки функции f(x1) и ее второй производной f (x1) совпадут, и через точку M1(X1,f(x1)) проведем касательную к кривой. Уравнение касательной:

- f(x1) = f (x1)•(x - x1).

 

Найдем точку x2 пересечения касательной с осью абсцисс. Учитывая, что

y2 = 0, получим

 

f(x1) = f (x1)•( x2- x1).

 

Отсюда получаем второе приближение корня

 

x2 = x1 - f(x1)/ f (x1).

Через точку M2(x2 , f(x2)) снова проводим касательную к кривой, точка пересечения которой с осью Ох даст нам третье приближение корня, и т. д.

Продолжив описанный процесс построения касательных и в вычисления точек их пересечения с осью Ох, получим формулу итерационного метода Ньютона:

 

, n = 1, 2, 3, …(2.3)

 

Если первое приближение выбрано достаточно близко к корню, то метод Ньютона всегда сходится.

Отметим одно важное достаточное условие сходимости метода Ньютона. Пусть f(a) -f(b)<0, а f (x) и f (x) отличны от нуля и сохраняют определенные знаки на отрезке [а, b]. Тогда для любого х [а, b], удовлетворяющего условию:

 

f (x1) f (x1) > 0,(2.4)

 

метод сходится.

При выполнении условия (2.4) приближение xn+1 будет лежать между xn и x0, т. е. ближе к корню, поэтому при возрастании n приближение xn монотонно стремится к точному решению. Неудачный выбор начального приближения x1 (x1 = а, рис. 2.2) может привести к тому, что последующие приближения выйдут за пределы отрезка [а, b].

Обозначим через М наибольшее значение | f "(х)|, а через т - наименьшее значение | f (х)| на отрезке [а, b]. Тогда абсолютные погрешности двух последовательных приближений хn и xn+1 связаны неравенством

(2.5)

 

Оценка (2.5) показывает, что погрешность аппроксимации (ограничения) каждого нового приближения уменьшается пропорционально квадрату погрешности предыдущего. Поэтому, если начальное приближение х выбрано так, что

 

,

 

то каждое новое приближение удваивает число верных десятичных знаков, т. е. сходимость будет квадратичной. Следовательно, метод Ньютона обеспечивает быструю сходимость, если известно хорошее начальное приближение корня.

Если два последовательных приближения xn+1 и xn , полученные по методу Ньютона, совпадают с точностью E, то это еще не гарантирует совпадения с той же точностью приближения xn+1 с точным решением x0. Для оценки погрешности можно воспользоваться следующим неравенством

 

(2.6)