intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

CHƯƠNG 5: CÁC PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN

Chia sẻ: Hikaru Hikaru | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:70

478
lượt xem
107
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nếu phương trình đại số hay siêu việt khá phức tạp thì ít khi tìm được  nghiệm  đúng.  Bởi  vậy  việc  tìm  nghiệm  gần  đúng  và  ước  lượng  sai  số  là  rất  cần thiết.    Ta xét phương trình :    f(x) = 0                     (1)  với  f(x)  là  hàm  cho  trước  của  biến  x.  Chúng  ta  cần  tìm  giá  trị  gần  đúng của  nghiệm của phương trình này.    Quá trình giải thường chia làm hai bước: bước sơ bộ và bước kiện toàn  nghiệm.    Bước  giải  sơ  bộ  có  3  nhiệm  vụ:  vây  nghiệm,  tách  nghiệm  và  thu  hẹp  khoảng chứa nghiệm.    Vây  nghiệm  là  tìm  xem  các  nghiệm  của  phương  trình có  thể  nằm  trên ...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: CHƯƠNG 5: CÁC PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN

  1. CHƯƠNG 5: CÁC PHƯƠNG TRÌNH PHI TUYẾN §1. KHÁI NIỆM CHUNG  Nếu phương trình đại số hay siêu việt khá phức tạp thì ít khi tìm được  nghiệm  đúng.  Bởi  vậy  việc  tìm  nghiệm  gần  đúng  và  ước  lượng  sai  số  là  rất  cần thiết.    Ta xét phương trình :    f(x) = 0                     (1)  với  f(x)  là  hàm  cho  trước  của  biến  x.  Chúng  ta  cần  tìm  giá  trị  gần  đúng của  nghiệm của phương trình này.    Quá trình giải thường chia làm hai bước: bước sơ bộ và bước kiện toàn  nghiệm.    Bước  giải  sơ  bộ  có  3  nhiệm  vụ:  vây  nghiệm,  tách  nghiệm  và  thu  hẹp  khoảng chứa nghiệm.    Vây  nghiệm  là  tìm  xem  các  nghiệm  của  phương  trình có  thể  nằm  trên  những đoạn nào của trục x. Tách nghiệm là tìm các khoảng chứa nghiệm sao  cho  trong  mỗi  khoảng  chỉ  có  đúng  một  nghiệm.  Thu  hẹp  khoảng  chứa  nghiệm là làm cho khoảng chứa nghiệm càng nhỏ càng tốt. Sau bước sơ bộ ta  có khoảng chứa nghiệm đủ nhỏ. Để xác định khoảng chứa nghiệm ta có thể  dùng phương pháp đồ thị. Ngoài ra ta cũng có thể tìm nghiệm bằng phương  pháp tìm tăng dần. Ý tưởng của phương pháp này là nếy f1(x).f2(x) 
  2. x1 = a; f1 = feval(func,x1);  x2 = a + dx; f2 = feval(func,x2);  while f1*f2 > 0.0      if x1 >= b          x1 = NaN; x2 = NaN;          return      end      x1 = x2; f1 = f2;      x2 = x1 + dx; f2 = feval(func,x2);  end    Khi  phát  hiện  thấy  khoảng  chứa  nghiệm,  hàm  trả  về  giá  trị  biên  của  đoạn.  Nếu không có nghiệm, x1 = x2 = NaN. Ta gọi rootsearch() nhiều lần để phát  hiện hết các đoạn chứa nghiệm. Với ví dụ tìm khoảng chứa nghiệm của hàm  f(x) = x3 ‐ 10x2 + 5 ta dùng chương trình ctrootsearch.m    clear all, clc  f = inline(ʹx^3 ‐ 10*x^2 + 5ʹ);  [x1, x2] = rootsearch(f,2,10,.2)      Bước kiện toàn nghiệm tìm các nghiệm gần đúng theo yêu cầu đặt ra.    Có rất nhiều phương pháp xác định nghiệm của (1). Sau đây chúng ta  xét từng phương pháp.    §2. PHƯƠNG PHÁP LẶP ĐƠN  Giả sử phương trình (1) được đưa về dạng tương đương:    x = g(x)                    (2)  từ giá trị xo nào đó gọi là giá trị lặp đầu tiên ta lập dãy xấp xỉ bằng công thức:    xn = g(xn‐1)                     (3)  với n = 1,2,....  Hàm g(x) được gọi là hàm lặp. Nếu dãy xn → α khi n →∝ thì ta nói phép lặp  (3) hội tụ.  Ta có định lí: Xét phương pháp lặp (3), giả sử:  ‐ [a, b] là khoảng  chứa nghiệm α của phương trình (1) tức là của (2)  ‐ mọi xn tính theo (3) đều thuộc [a, b]  ‐ g(x) có đạo hàm thoả mãn :  242
  3.      g′(x) ≤ q < 1 a < x < b          (4)  trong đó q là một hằng số thì phương pháp lặp (3) hội tụ  Ta có thể minh hoạ phép lặp trên bằng hình vẽ sau.                  x1 xo xo x1   Ta xây dựng hàm simpiter() để lặp    function [x, err, xx] = simpiter(g, x0, tolx, maxiter)  % giai pt x = g(x) tu x0 bang cah lap  %vao : g, x0 = ham va gia tri dau  % tolx = sai so mong muon  % maxiter = so lan lap max  %ra: x = nghiem  % err = sai so |x(k) ‐ x(k ‐ 1)|   % xx = cac gia tri trung gian    if nargin 
  4. end  x = xx(k);  if k == maxiter      fprintf(ʹKhong hoi tu sau %d lan lap\nʹ, maxiter)  else       fprintf(ʹHoi tu sau %d lan lap\nʹ,k)  end    Để tính lại ví dụ trên ta dùng chương trình ctsimpiter4_2.m    clear all, clc  f = inline(ʹ‐0.5*((x ‐ 1).^2 ‐ 3)ʹ);  [x, ss, xx] = simpiter(f, 0.5,.00001,200)    §3. PHƯƠNG PHÁP CHIA ĐÔI CUNG  Giả  sử  cho  phương  trình  f(x)  =  0  với  f(x)  liên  tục  trên  đoạn  [a,  b]  và  f(a).f(b) 
  5. tol = eps;   fa = feval(f, a);   fb = feval(f, b);  if fa*fb > 0      error(ʹNghiem khong o trong doan nayʹ);   end  for k = 1: maxiter      xx(k) = (a + b)/2;      fx = feval(f, xx(k));   err = (b ‐ a)/2;      if abs(fx) 
  6. Trong đó   y            = −f(a)   1 h −f(a)+ f(b) (b−a)   Tiếp theo dùng cách đó với đoạn [ a, x1]  hay  [x1,  b]  mà  hai  đầu  hàm  nhận  giá  trị  trái  a x1  ξ  x dấu ta được nghiệm gần đúng x2 v.v.  b Về  mặt  hình  học,  phương  pháp  này  có  nghĩa  là  kẻ  dây  cung  của  đường  cong f(x)  qua hai điểm A[a, f(a)] và B[b, f(b)] hay nói cách khác là tuyến tính hoá hàm  f(x) trong đoạn [a, b].   Thật vậy phương trình dây cung AB có dạng:  f(a) − f(b) af(b) − bf(a)           y = x+   a−b a−b Cho x = x1, y = 0  ta có  af(b) − bf(a)          x1 =                   (1)  f(b) − f(a) Ta xây dựng hàm chord() để thực hiện thuật toán trên    function [x, err, xx] = chord(f, a, b, tolx, maxiter)  %giai pt f(x) = 0 bg phuong phap day cung.  %vao : f ‐ ham can tim nghiem  % a/b ‐ khoang tim nghiem  % tolx ‐ sai so mong muon cua nghiem  % maxiter lan lap max  %ra: x ‐  nghiem  % err ‐ sai so  % xx ‐ cac gia tri trung gian  tolfun = eps;   fa = feval(f, a);   fb = feval(f, b);  if fa*fb > 0       error(ʹNghiem khong o trong doan nay !ʹ);   end  for k = 1: maxiter      xx(k) = (a*fb ‐ b*fa)/(fb ‐ fa); %pt.(1)      fx = feval(f, xx(k));      err = min(abs(xx(k) ‐ a), abs(b ‐ xx(k)));  246
  7.     if abs(fx) 
  8. f′′(x i ) 2   e i +1 = − ei   y 2f′(xi ) Minh  hoạ  hình  học  của  thuật  toán  Newton ‐ Raphson như hình bên.  Thuật toán được tóm lược như sau:  a x   ‐ cho xo  x1  b = xo  f(x)   ‐ tính  ∆x = −   f ʹ(x)   ‐ cho x = x + ∆x    ‐ lặp lại bước 2 và 3 cho đến khi |∆x| ≤ ε  Ta xây dựng hàm newtonraphson() để thực hiện thuật toán trên.    function [x, fx, xx] = newtonraphson(f, df, x0, tolx, maxiter)  %giai pt f(x) = 0 bang pp Newton‐Raphson.  %vao: f = ftn to be given as a string ’f’ if defined in an M‐file  % df = df(x)/dx (neu khong cho se dung dao ham so.)  % x0 = gia tri ban dau  % tolx = sai so mong muon  % maxiter = so lan lap max  %ra: x = nghiem  % fx = f(x(last)), xx = cac gia tri trung gian  h = 1e‐4;   h2 = 2*h;   tolf = eps;  if nargin == 4 & isnumeric(df)      maxiter = tolx;       tolx = x0;       x0 = df;   end  xx(1) = x0;   fx = feval(f,x0);  for k = 1: maxiter      if ~isnumeric(df)          dfdx = feval(df, xx(k)); %dao ham cua ham      else           dfdx = (feval(f, xx(k) + h)‐feval(f, xx(k) ‐ h))/h2; %dao ham so  248
  9.     end      dx = ‐fx/dfdx;      xx(k+1) = xx(k) + dx; %pt.(3)      fx = feval(f, xx(k + 1));      if abs(fx)
  10. Phương  trình  (2)  chính  là  biểu  thức  tổng  quát  của  phép  lặp.  Hai  giá  trị  đầu  tiên x1 và x2 cần để khởi động phép lặp. Quá trình lặp được minh hoạ bằng  hình a      y  y            f(x)    x2  x1  x0  x1  x0  f(x)  x  x        a  b    Phép lặp có thể không hội tụ (hình b). Tuy nhiên khi hội tụ, nó hội rất nhanh.  Ta xây dựng hàm secant() để thực hiện thuật toán trên.    function [x, fx, xx] = secant(f, x0, x1, tolx, maxiter)  % giai pt f(x) = 0 bg phuong phap day cung  %vao : f ‐ ham can tim nghiem  % x0, x1 ‐ gia tri khoi dong phep lap   % tolx ‐ sai so mong muon  % maxiter ‐ so lan lap max  %ra: x = nghiem  % fx = f(x(last)), xx = cac gia tri trung gian  h = (x1 ‐ x0)/100;   h2 = 2*h;   tolfun = eps;  xx(1) = x0;   fx = feval(f, x0);  for k = 1: maxiter      if k 
  11.     end      dx = ‐fx/dfdx;      xx(k + 1) = xx(k) + dx; %pt.(2)      fx0 = fx;      fx = feval(f, xx(k+1));      if abs(fx) 
  12. Trong quá trình này ta tính được f(x1), f(x2) và f(x3). Qua 3 điểm này ta có một  đường  cong  bậc  2  và  tìm  được  nghiệm  x  của  đường  cong  bậc  2  này.  Nếu  x  nằm  trong  đoạn  [x1,  x2]  như  hình  trên  thì  giá  trị  này  được  chấp  nhận.  Tiếp  theo ta tìm nghiệm trong đoạn [x1, x3] hay [x3, x2] tuỳ theo vị trí của x.    Đa thức nội suy Lagrange qua 3 điểm là:  (f − f2 )(f − f3 ) (f − f1 )(f − f3 ) (f − f1 )(f − f2 )   x(y) = x1+ x2+ x3   (f1 − f2 )(f1 − f3 ) (f2 − f1 )(f2 − f3 ) (f3 − f1 )(f3 − f2 ) Cho y = 0 ta có:  f f x (f − f ) + f1f3 x 2 (f3 − f1 ) + f1f2 x 3 (f1 − f2 )   x=− 2 3 1 2 3         (1)  (f1 − f2 )(f2 − f3 )(f3 − f1 ) Độ thay đổi của nghiệm là:  x (f − f )(f − f + f ) + f2 x1 (f2 − f3 ) + f1x 2 (f3 − f1 )   ∆x = x − x 3 = f3 3 1 2 2 3 1   (2)  (f1 − f2 )(f2 − f3 )(f3 − f1 ) Ta xây dựng hàm brent() để thực hiện thuật toán trên    function root = brent(f, a, b, tol)  % giai pt f(x) = 0 bang thuat toan Brent.  % Cu phap: root = brent(f, a, b, tol)  % vao: f = ham can tim nghiem  % a, b = doan chua nghiem  % tol = sai so cho truoc  if nargin 
  13. end  if f1*f2 > 0.0      error(ʹNghiem khong nam trong doan nayʹ)  end  x3 = 0.5*(a + b);  % bat dau lap.  for i = 1:30      f3 = feval(f, x3);      if abs(f3) 
  14.     end  % cho x = x3 & chon x1, x2 moi sao cho  x1 
  15.       . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        | xn+1 ‐ xn |  ≤ q | xn ‐ xn‐1 |  Điều này có nghĩa là  dãy xi+1 ‐ xi , một cách gần đúng, là một cấp số nhân. Ta  cũng coi rằng dãy xn ‐ y với y là nghiệm đúng của (1), gần đúng như một cấp  số nhân có công sai q . Như vậy :                 x n +1 − y   = q < 1                  (7)  xn − y hay :   x n +1 − y = q(x n − y)                 (8)  Tương tự ta có :     x n + 2 − y = q(x n +1 − y)                 (9)  Từ (8) và (9) ta có  :  x − x n +1   q = n+2                            (10)  x n +1 − x n Thay giá trị của q vừa tính ở (10) vào biểu thức của q ở trên ta có :  ( x n − x n +1 )   2   y = xn −                      (11)  x n − 2x n +1 + x n + 2 Công  thức  (11)  được  gọi  là  công  thức  ngoại  suy  Adam.  Như  vậy  theo  (11)  trước hết ta dùng phương pháp lặp để tính giá trị gần đúng xn+2, xn+1, xn của  nghiệm và sau đó theo (11) tìm được nghiệm với sai số nhỏ hơn.        Khi  phương  pháp  lặp  được  kết  hợp  với  phương  pháp  Aitken  ta  có  phương pháp Steffensen. Bắt đầu lặp từ x0, hai bước lặp  được dùng để tính:    x1 = f(x0)     x2 = f(x1)   và sau đó dùng thuật toán Aitken để tinh y0 theo (11). Để tiếp tục lặp ta cho  x0=y0 và lặp lại bước tính trước.  Ta xây dựng hàm aitstef() để thực hiện hai thuật toán trên    function [x, y] = aitstef(g, x0, tolx, maxiter)  % phuong phap Aitken ‐ Steffenson   % giai pt x = g(x)  xstart = x0;   f0 = 0;   f0old = 1.;  count = 0;       while ((count  .0000001))     count = count + 1;    f0old = f0;  255
  16.   x1 = feval(g, x0);      x2 = feval(g, x1);    f0 = x0 ‐ (x1 ‐ x0)*(x1 ‐ x0) / (x2 ‐ 2.*x1 + x0);    x0 = x1;   end  x = f0;    fprintf(ʹ\nʹ);  fprintf(ʹPhuong phap Aitken‐Steffensonʹ);  x0 = xstart;   count = 0;   f0 = 0;   x2 = 1.;  while ((count  .0000001))     count = count+1;    x1 = feval(g, x0);      x2 = feval(g, x1);    f0 = x0 ‐ (x1 ‐ x0)*(x1 ‐ x0) / (x2 ‐ 2.*x1 + x0);    x0 = f0;   end  y = f0;    Để tìm nghiệm của phương trình x = (2 ‐ ex + x2)/3 = g(x) ta dùng chương trình  ctaitstef.m      clear all, clc  f = inline(ʹ(2.‐exp(x)+x.^2)/3ʹ);  [x, y] = aitstef(f,0., 1e‐4, 50)    §9. PHƯƠNG PHÁP MUELLER  Trong phương pháp dây cung khi tìm nghiệm trong đoạn [a, b] ta xấp  xỉ  hàm  bằng  một  đường  thẳng.  Tuy  nhiên  để  giảm  lượng  tính  toán  và  để  nghiệm hội tụ nhanh hơn ta có thể dùng phương pháp Muller. Nội dung của  phương pháp này là thay hàm trong đoạn [a, b] bằng một đường cong bậc 2  mà ta hoàn toàn có thể tìm nghiệm chính xác của nó.   256
  17. Gọi các điểm đó có hoành độ lần lượt là a = x2, b = x1 và ta chọn thêm  một điểm x0 nằm trong đoạn [x2, x1]. Gọi   h1 = x1 ‐ x0  x0, f0 h2 = x0 ‐ x2  v = x ‐ x0   x1, f1 f(x0) = f0  f(x1) = f1  f(x2) = f2  f(x)  x2, f2 h2  h1  h2   γ=   h1 Qua 3 điểm này ta có một đường parabol:    y = av2 + bv + c  Ta tìm các hệ số a, b, c từ các giá trị đã biết v:  v = 0 (x = x 0 ) a(0)2 + b(0) + c = f0   v = h1 (x = x1 ) ah1 + bh1 + c = f1 2   v = − h 2 (x = x 2 ) ah 2 − bh 2 + c = f2 2 Từ đó ta có :  γf − f (1 + γ ) + f2 a = 1 02 γh 1 (1 + γ ) f1 − f0 − ah 1 2   b=   h1 c = f0 Sau đó ta tìm nghiệm của phương trình av2 + bv + c = 0 và có :  2c n = x0 −   b ± b 2 − 4ac Dấu của mẫu số được chọn sao cho nó có giá trị tuyệt đối lớn nhất, nghĩa là  khi b > 0, ta lấy dấu +, khi b 
  18. %vao ‐ f la ham can tim nghiem  %  ‐  a, b la doan chua nghiem   %      ‐ maxiter so lan lap max  %ra   ‐ p xap xi Muller cua f   %      ‐ y la gia tri y = f(p)  %      ‐ err sai so thuc cua nghiem.  %khoi gan a,b,x0 va cac gia tri tuong ung cua ham  x0 = (a + b)/2.;  P = [x0 a b];  Y = feval(f, P);  delta = 1e‐4;  %tinh cac he so cua pt bac hai  for k = 1:maxiter     h0 = P(1) ‐ P(3);     h1 = P(2) ‐ P(3);     e0 = Y(1) ‐ Y(3);     e1 = Y(2) ‐ Y(3);     c = Y(3);     denom = h1*h0^2 ‐ h0*h1^2;     a = (e0*h1 ‐ e1*h0)/denom;     b = (e1*h0^2 ‐ e0*h1^2)/denom;     %neu nghiem phuc     if b^2‐4*a*c > 0        disc = sqrt(b^2 ‐ 4*a*c);     else        disc = 0;     end     %tim nghiem nho nhat     if b 
  19.       P = Q;        Y = feval(f, P);     end     if abs(p‐P(3)) 
  20. function x = halley1(f, x, maxiter)  %ham dung de tim nghiem cua pt f(x) = 0  %vao:      ‐  ham can tim nghiem f  %            ‐  gia tri dau x0  %            ‐ so lan lap cuc dai maxiter    %ra         ‐ nghiem x  % dung dao ham so  i = 0;  h = 1e‐4;  while (i 
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2