求根是数值计算的一个基本问题,一般采用的都是迭代算法求解,主要有不动点迭代法、牛顿-拉富生算法、割线法和二分法。
- 不动点迭代法
所谓的不动点是指x=f(x)的那些点,而所谓的不懂点迭代法是指将原方程化为x=f(x)形式之后,下一步所用的x值为这一步的f(x),这样的话就可以一直逼近我们需 要的x,即方程的根,但是这种方法可能不会收敛到方程的根,随着初始值选定的大小,可能会有发散的情况,因此需要谨慎使用。
###不动点迭代法 func1 <- function(x){return(exp(exp(-x)))} fixpoint <- function(func, x0, tol=1e-8, max.iter=1e4){ ###求根的函数func ###初始值x0 ###允许误差范围tol ###最大循环次数max.iter x.old <- x0 x.new <- x0 for(i in 1:max.iter){ x.new <- func1(x.old) if(abs(x.new - x.old) < tol && i<max.iter){ cat(‘the iter time is‘,i,‘\n‘) return(format(x.new,digits = 9)) } x.old <- x.new } cat(‘bad start num‘) }
- 牛顿-拉富生
所谓的牛顿-拉富生算法其实就是课本里面说的牛顿迭代法,也不是一个难的程序,主要思想就是x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f`(x(n)),这里导数可以用相两点的斜率表示//明天接着写
原文地址:https://www.cnblogs.com/NEFPHYS/p/nef20180605.html
时间: 2024-10-15 16:46:40