王樂成,赫亞蘭,韓新麗,李小花,盧鳳蘭,馬秋菊,楊錄峰
對牛頓迭代法的改進
王樂成,赫亞蘭,韓新麗,李小花,盧鳳蘭,馬秋菊,楊錄峰
(北方民族大學 數(shù)學與信息科學學院,寧夏 銀川 750021)
牛頓迭代法;二階收斂性;收斂速度
因此,相應的迭代函數(shù)為
(2)
由于迭代過程(1)在收斂性上來說仍然存在收斂速度不是很快的問題,經(jīng)過長時間的發(fā)展過程,眾多學者研究出一些經(jīng)典的改進牛頓法,如經(jīng)典的簡化牛頓法、算術平均牛頓法、中點牛頓迭代法和牛頓下山迭代法等.
該方法躲避了復雜的計算,同時也降低了收斂速度.
算術平均牛頓法是將牛頓迭代法和牛頓-高斯方法結合,即將梯形公式代入到一般的牛頓迭代法中,得到新的迭代公式
使用Matlab軟件計算,結果見表1~3.
表1 函數(shù)的數(shù)值實驗過程
表2 函數(shù)的數(shù)值實驗過程
表3 函數(shù)的數(shù)值實驗過程
由表1~3可以看出,簡化牛頓法的迭代次數(shù)并沒有明顯的減少,反而在某些函數(shù)里的迭代次數(shù)高峰式增長,而算數(shù)平均牛頓法在某些函數(shù)相比于牛頓法有接近減少一倍的迭代次數(shù),至于中點牛頓法與算術平均牛頓法的迭代次數(shù)并無明顯增長,而經(jīng)過改進后的算術平均牛頓法從數(shù)據(jù)上可以清楚地看出迭代次數(shù)的減少,收斂速度明顯加快,效率大幅提高,而針對的函數(shù)類型也較于穩(wěn)定,可見這種改進方法是有效的.
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Improvement on Newton iteration method
WANG Lecheng,HE Yalan,HAN Xinli,LI Xiaohua,LU Fenglan,MA Qiuju,YANG Lufeng
(School of Mathematics and Information Science,North Minzu University,Yinchuan 750021,China)
Newton iterationmethod;second order convergence;rate of convergence
O241.7
A
10.3969/j.issn.1007-9831.2020.03.004
1007-9831(2020)03-0023-04
2019-10-13
王樂成(1998-),男,安徽阜陽人,在讀本科生.E-mail:2650292645@qq.com
楊錄峰(1980-),男,山東沂水人,講師,碩士,從事偏微分方程研究.E-mail:ylf-sd@163.com