Участник:SKirill/Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений
| Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений | |
| Последовательный алгоритм | |
| Объём выходных данных | [math]\displaystyle{ n }[/math]-мерный вектор |
Авторы: Шохин К.О., Лебедев А.А.
Свойства и структура алгоритма
Общее описание алгоритма
Метод Ньютона решения систем нелинейных уравнений является обобщением метода Ньютона решения нелинейных уравнений, который основан на идеи линеаризации. Пусть [math]\displaystyle{ F(x) : R^1 \to R^1 }[/math] - дифференцируемая функция и необходимо решить уравнение [math]\displaystyle{ F(x) = 0 }[/math].
Взяв некоторое [math]\displaystyle{ x_0 }[/math] в качестве начального приближения решения, мы можем построить линейную аппроксимацию
[math]\displaystyle{ F(x) }[/math] в окрестности [math]\displaystyle{ x_0 : F(x_0+h) \approx F(x_0)+F^'(x_0)h }[/math] и решить получающееся линейное уравнение [math]\displaystyle{ F(x_0 )+F^' (x_0 )h =0 }[/math].
Таким образом получаем итеративный метод :
[math]\displaystyle{ x_{k+1} = x_k - {F^'(x_k)}^{-1}F(x_k) , k = 0,1,\ldots }[/math]
Данный метод был предложен Ньютоном в 1669 году. Более точно, Ньютон оперировал только с полиномами; в выражении для [math]\displaystyle{ F(x+h) }[/math] он отбрасывал члены более высокого порядка по h , чем линейные. Ученик Ньютона Рафсон в 1690 г. предложил общую форму метода (т. е. не предполагалось что [math]\displaystyle{ F(x) }[/math] обязательно полином и использовалось понятие производной), поэтому часто говорят о методе Ньютона—Рафсона.
Дальнейшее развитие исследований связано с именами таких известных математиков, как Фурье, Коши и другие. Например, Фурье доказал в 1818 г., что метод сходится квадратично в окрестности корня, а Коши (1829, 1847) предложил многомерное обобщение метода и использовал метод для доказательства существования решения уравнения.
Математическое описание алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Существующие реализации алгоритма
Литература
- Тыртышников Е. Е. Методы численного анализа — М., Академия, 2007. - 320 c.
- Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков. Г. М. — 6-е изд. — М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 636 с.
<references \>