牛顿迭代法求解平方根
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一个实例
//java实现的sqrt类和方法
public class sqrt {
public static double sqrt(double n)
{
if (n<0) return Double.NaN;
double err = 1e-15;
double t = n;
while (Math.abs(t - n/t) > err*t)
t = (n/t + t)/2;
return t;
}
public static void main(String[] args)
{
sqrt a = new sqrt();
System.out.println(a.sqrt(2));
}
}
//2的平方根的求解结果
>>1.414213562373095
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迭代简介
迭代,是一种数值方法,具体指从一个初始值,一步步地通过迭代过程,逐步逼近真实值的方法。
与之相对的是直接法,也就是通过构建解析解,一步求出问题的方法。
通常情况下,我们总是喜欢一步得到问题的结果,因此直接法总是优先考虑的。
但是,当遇到复杂的问题时,特别在未知量很多,方程非线性时,无法得到直接解法(例如五次方程并没有解析解)。
这时候,我们需要使用迭代算法,一步步逼近,得到问题的答案。
迭代算法,通常需要考虑如下问题:
- 确定迭代变量
- 确定迭代关系式
- 确定迭代终止条件
牛顿迭代法
牛顿迭代法简介
牛顿迭代法,求解如下问题的根x
求解方法如下:
方法中,迭代变量是根x,迭代关系式如上,迭代终止条件是|f(xn)?0|<error。
牛顿迭代法需要满足的条件是:
f′(x)是连续的,并且待求的零点x是孤立的。
那么,在零点x周围存在一个区域,只要初始值x0位于这个邻域内,那么牛顿法必然收敛。
并且,如果f′(x)不为0,那么牛顿法将具有平方收敛的特性,也就是,每迭代一次,其结果的有效倍数将增加一倍。
简单推导
由
有
对于平方根问题,假设f(x)=x2?n,代入上式,有
其图像含义是:通过对接近零点的领域点做切线,不断逼近零点,最终十分靠近零点。
泰勒公式推导
上面的式子,同样,可以用泰勒公式推导出来。
只取等号右边的前两项,有
两边同时加上xn,有
最终,f(xn+1=0),假设f(x)=x2?n,上式同样可以化成
本质上,牛顿迭代法就是利用了泰勒公式的前两项和,是泰勒公式的简化。
延伸与应用
同样的,牛顿迭代法同样可以求n次方根,对于f(x)=xm?n
有
以上是关于牛顿迭代法求解平方根的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章