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  • 1.4方程求根之弦截法

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    前言

    牛顿迭代法固然具有收敛速度快,能求重根等优点,但是其具有一个明显的缺点,每一步迭代都需要求导,当函数的结构很复杂的时候,就很难使用牛顿迭代法,为了克服这些缺点,我们今天来学习一下弦截法。

    (一)弦截法的分析

    1.定义

    将平均变化率:(frac{f(x_k)-f(x_{k-1})}{x_k-x_{k-1}}) 近似为:(fprime(x)) ,则牛顿迭代公式改为:

    [x_{k+1}=x_k-frac{f(x_k)-f(x_{k-1})}{x_k-x_{k-1}}(x_k-x_{k-1}) ]

    上式是弦截法的迭代公式。

    由于$ varphi(x)= x_k-frac{f(x_k)-f(x_{k-1})}{x_k-x_{k-1}}(x_k-x_{k-1})$ 与原方程(f(x)=0) 等价。

    (k ightarrow infty) 时,(x_k)就是(f(x)=0)的近似解。

    该方法称为弦截法。

    2.条件

    1. f(x)是单调连续函数
    2. 需要知道两个初始值

    3.思想

    其总思想还是迭代的方法,只是其迭代公式是由牛顿迭代公式得来的,与牛顿迭代公式不同的是:用割线(截线)方程与轴的交点来近似f(x)与x轴的交点。

    1.误差

    任然用的是迭代法的误差,前后两次x的差的绝对值与我们给的精度比较。

    (二)代码实现

    1.算法流程图

    弦截法.jpg

    2.源代码

    feval()函数:

    def feval(string, a):
        """
            根据值来计算数学表达式。
        :param string: 含有x未知数的数学表达式
        :param a: 自变量x的具体数值
        :return:  数学表达式的计算结果
        """
        count = string.count("x")
        string = string.replace('x', '%f')
        t = (a, ) * count
        result = eval(string % t)
        return result
    

    float_num()函数

    def flaot_num(x, r):
        """
            处理保留几位小数点的函数,四舍五入法
        :param x: 原始数据
        :param r: 误差
        :return: 处理后的数据
        """
        # 处理小数点的位数
        r = str(r)
        if "." in r:
            dian = r.index(".")
            size = len(r[dian + 1:])
            result = round(x, size)
            return result
        elif "e" in r:
            dian = r.index("e")
            size = int(r[dian+2:])
            result = round(x, size)
            return result
        else:
            result = round(x, 0)
            return result
    

    弦截法:

    """
        弦截法:另一种解方程跟的迭代方法
    """
    from my_math.func_math import feval, flaot_num
    
    
    def xian_jie_fun(expr, x0, x1, r):
        """
            迭代法求根
        :param expr: 待求得方程得根
        :param x0: 第一个初值
        :param x1: 第二个初值
        :param r: 误差
        :return: 求解的根
        """
        k = 0
        x2 = x1-(feval(expr, x1)/(feval(expr, x1)-feval(expr, x0)))*(x1 - x0)
        x3 = x2-(feval(expr, x2)/(feval(expr, x2)-feval(expr, x1)))*(x2 - x1)
    
        # 精度判断
        while abs(x3-x2) > r:
            x2 = x3 - (feval(expr, x3) / (feval(expr, x3) - feval(expr, x2))) * (x3 - x2)
            x3 = x2 - (feval(expr, x2) / (feval(expr, x2) - feval(expr, x3))) * (x2 - x3)
            k += 1
            print("*"*20)
            print("次数:", k)
            print("x2:", x2)
            print("x3:", x3)
    
        result = flaot_num(x3, r)
        print("="*30)
        print("原始的数据是", x3)
        print("最后的结果是:", result)
        return result
    
    
    if __name__ == '__main__':
        x = xian_jie_fun("sin(x)-x**2/4", 1.8, 2.0, 10**-5)
    

    (三)案例演示

    1.求解:(f(x)=x^3-x-1=0)

    误差:10^-5

    图像分析(来确定两个初值)

    01.png

    02.png

    取两个初值分别是:1.0,1.5

    运行结果:

    03.png

    2.求解:(f(x)=xe^x-1=0)

    误差:10^-5

    图像分析(来确定两个初值)

    04.png

    05.png

    取两个初始值分别是:0.4,0.6

    运行结果:

    06.png

    3.求解:(f(x)=sin(x)-frac{x^2}{4})

    误差:10^-5

    图像分析(来确定两个初值)

    07.png

    08.png

    取两初值为:1.8与 2.0

    运行结果:

    09.png

    作者:Mark

    日期:2019/02/19 周二

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10401204.html
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