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牛顿法求解方程(python和C++)

發(fā)布時間:2025/4/16 python 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 牛顿法求解方程(python和C++) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

牛頓法

GitHub: https://github.com/Sean16SYSU/Algorithms4N

目標函數(shù)為: f(x)=0f(x) = 0f(x)=0

算法很簡單如下:
xn+1=xn?f(xn)f′(xn)x_{n+1} = x_{n} - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}xn+1?=xn??f(xn?)f(xn?)?

其實是對f(x)做了泰勒展開, 用前兩項來做對于f(x)的近似替代
f(x)=f(x0)+f′(x0)(x?x0)+f′′(x0)2!(x?x0)2+...f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) + \frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+...f(x)=f(x0?)+f(x0?)(x?x0?)+2!f(x0?)?(x?x0?)2+...

即, f(x0)+f′(x0)(x?x0)=0f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) = 0f(x0?)+f(x0?)(x?x0?)=0

故有, xn+1=xn?f(xn)f′(xn)x_{n+1} = x_{n} - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}xn+1?=xn??f(xn?)f(xn?)?

Newton-Raphson method

Objective function: f(x)=0f(x) = 0f(x)=0

The simple but useful iteration formula:
xn+1=xn?f(xn)f′(xn)x_{n+1} = x_{n} - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}xn+1?=xn??f(xn?)f(xn?)?

In fact, the first two terms of the Taylor Expansion of f(x) are ultilized to make an approximately subsitution of f(x)
f(x)=f(x0)+f′(x0)(x?x0)+f′′(x0)2!(x?x0)2+...f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) + \frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+...f(x)=f(x0?)+f(x0?)(x?x0?)+2!f(x0?)?(x?x0?)2+...

namely, f(x0)+f′(x0)(x?x0)=0f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) = 0f(x0?)+f(x0?)(x?x0?)=0

So, xn+1=xn?f(xn)f′(xn)x_{n+1} = x_{n} - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}xn+1?=xn??f(xn?)f(xn?)?

上述的迭代函數(shù),本質上,其實是關于f(x)f(x)f(x)的微分中值定理的變形,也可以說是對于一階的泰勒展開的變形。其實,是一種切線下降法,對于低精度下的要求的話,下降應該是非常迅速的。

代碼

  • c++實現(xiàn)根號計算
#include <iostream> using namespace std; #define itTime 1000 // the Maximum Iteration Times #define eps 1e-10 // precision accuracy #define abs(x) ((x > 0? (x):-(x))) int main() {int N, time = 1;cin >> N; // input number N;double x = N / 2., tmp;while (time++ < itTime) {tmp = x / 2. + N / (2. * x);if (abs(tmp - x) < eps) break;x = tmp;}printf("sqrt(%d) = %.10lf\n", N, tmp);system("pause"); }
  • Python計算
from sympy import * import randomx = symbols("x")func = x*exp(x)-1 ffunc = diff(func, x)begin = 1 end = 2MAXSTEP = 100step_count = 0x0 = random.uniform(begin, end) temp = func.subs(x, x0)while step_count < MAXSTEP and abs(temp) > 1e-10:x0 = x0 - (temp / (ffunc.subs(x, x0)))temp = func.subs(x, x0)step_count += 1 print(x0) print(step_count)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的牛顿法求解方程(python和C++)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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