一类求解非线性方程最优的8阶收敛迭代法

利用权函数方法得到一类求非线性方程单根的最优8阶收敛迭代法. 该方法每步迭代需要计算3个函数值和1个一阶导数值, 效率指数为1.682. 数值试验结果表明, 该方法具有较高的收敛阶数和计算精度.     

求解非线性方程的一个新的8阶迭代方法

利用权函数法提出了一个求解非线性方程单根的8阶收敛方法,该方法在每步迭代的过程中需要计算3个函数值和1个导数值,故其效率指数为1.682.通过与其他几个方法作数值比较,数值结果表明本方法是有效的.     

一种高效的求解非线性方程的史蒂芬森型迭代法

首先,针对非线性方程求根问题,提出一种最优4阶收敛的无记忆史蒂芬森型方法.在迭代过程中该新方法不需要计算任何导数,仅需计算3个函数值就达到了4阶收敛,该方法的计算效率为1. 587;其次,利用加速参数得到该无记忆迭代法的有记忆迭代格式,进一步提高了收敛阶;最后,将无记忆迭代法扩展到Banach空间,用于求解非线性方程组,并且数值实验结果验证了方法的有效性.     

一族新的免求二阶导数的Chebyshev—Halley型迭代法

给出了求解非线性方程的一族新的带单参数／3的免求二阶导数的Chebyshev—Halley型迭代法．新的迭代法在每次迭代过程中只需计算2次函数值和1次一阶导数值,其收敛阶至少为3．若参数β=3／2,则新的迭代法收敛阶为4．数值实验结果验证了此方法的有效性．     

一类改进的Ostrowski方法

求解非线性方程是数值分析中一个非常重要的问题.提出了一类收敛阶为7的改进Ostrowski方法.新方法的每一步迭代需要3个函数值和1个一阶导数值.因而这类方法的效率指数为1.627.数值实例表明此方法是有效的.     

单变量函数方程求根的一种新型大范围收敛迭代法

对求解函数方程f(x)=0提出了一种新型大范围收敛迭代法,该方法每次迭代仅需计算一个f值,其收敛阶与有效指数相同,约在1.618与1.839之间。通过给出的实例比较表明,该方法具有明显优势。     

BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式的一种迭代算法

对于BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式提出了一种迭代算法,然后利用离散能量法证明了迭代算法收敛到差分格式。最后,通过数值实验说明了该迭代算法无论是在计算时间上还是在计算误差上都优于Newton迭代法。     

一个三阶收敛的预估--校正式迭代法

以Newton法为基础,推导出了一个新的计算方便,收敛阶至少三阶的预测式迭代公式并通过它和Newton法数值实验结果的比较说明了这个迭代法的有效性.     

平方收敛公式的一个5阶加速方法

为进一步提高收敛阶,文章通过类似Aitken平方加速的加速方法,构造了一个对平方收敛公式的加速方法;在对Newton法使用了该加速方法后,能将2阶的Newton法的收敛速度提高到5阶,并给出了证明;对该5阶迭代公式以预估-迭代的格式写出,计算量将进一步减少,通过实例证实了它的高阶收敛性.     

一个自动调节参数3阶收敛的抛物线法公式

提出了一个自动调节参数、3阶收敛的抛物线法公式,其每步迭代只需计算2个函数值,避免了导数值的计算.数值实验表明,该方法与具有同阶收敛性质的算法相比效率更高.