非线性方程组的解法
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20世纪60年代中期以后,发展了两种求解非线性方程组(1)的新方法。
一种称为区间迭代法或称区间牛顿法,它用区间变量代替点变量进行区间迭代,每迭代一步都可判断在所给区间解的存在惟一性或者是无解。
这是区间迭代法的主要优点,其缺点是计算量大。
另一种方法称为不动点算法或称单纯形法,它对求解域进行单纯形剖分,对剖分的顶点给一种恰当标号,并用一种有规则的搜索方法找到全标号单纯形,从而得到方程(1)的近似解。
这种方法优点是,不要求f(□)的导数存在,也不用求逆,且具有大范围收敛性,缺点是计算量大编辑摘要目录• 1 正文• 2 牛顿法及其变形• 3 割线法• 4 布朗方法• 5 拟牛顿法•非线性方程组数值解法 - 正文n个变量n个方程(n >1)的方程组表示为(1)式中ƒi(x1,x2,…,x n)是定义在n维欧氏空间R n的开域D上的实函数。
若ƒi中至少有一个非线性函数,则称(1)为非线性方程组。
在R n中记ƒ=则(1)简写为ƒ(尣)=0。
若存在尣*∈D,使ƒ(尣*)=0,则称尣*为非线性方程组的解。
方程组(1)可能有一个解或多个解,也可能有无穷多解或无解。
对非线性方程组解的存在性的研究远不如线性方程组那样成熟,现有的解法也不象线性方程组那样有效。
除极特殊的方程外,一般不能用直接方法求得精确解,目前主要采用迭代法求近似解。
根据不同思想构造收敛于解尣*的迭代序列{尣k}(k=0,1,…),即可得到求解非线性方程组的各种迭代法,其中最著名的是牛顿法。
非线性方程组数值解法 - 牛顿法及其变形牛顿法基本思想是将非线性问题逐步线性化而形成如下迭代程序:(2)式中是ƒ(尣k)的雅可比矩阵,尣0是方程(1)的解尣*的初始近似。
这个程序至少具有2阶收敛速度。
由尣k算到尣k+的步骤为:①由尣k算出ƒ(尣k)及;②用直接法求线性方程组的解Δ尣k;③求。
由此看到迭代一次需计算n个分量函数值和n2个分量偏导数值,并求解一次n阶线性方程组。