牛顿迭代法在非线性方程求重根中的应用

牛顿迭代法是非线性方程根的一种常见的数值方法,对于非线性方程的单重零点来说Newton迭代法一般具有局部二阶收敛性,但是当所求的根x*是f(x)的m重根时,m是大于等于2的整数,此时Newton迭代法只有一阶收敛性。本文结合两种修正的Newton迭代法给出一种在不知道根的重数的情况下既可以提高收敛速度而又避免求f(x)的二阶导数可行的算法。     

非线性方程组的一个迭代解法

给出了一个解ｎ阶非线性方程组的具有三阶收敛速度的迭代法，它可看成解单个非线性方程的抛物线迭代法的推广，其一次迭代所需工作量是牛顿迭代法的１＋２/ｎ倍．当一阶导数阵奇异时计算也可进行．     

一种适合求复数根的抛物牛顿割线法

以差商代替导数进行迭代计算,提出一种适合求复数根的抛物牛顿割线法。该方法在复数域上,可求出实系数多项式的全部根。最后通过算例分析,表明本方法的收敛速度较牛顿迭代法、牛顿割线法要快,可计算性和适用性强,同时也证明了该方法的有效性。     

Simpson牛顿公式的一种改进

文章基于牛顿公理给出非线性方程求根的一种三阶方法,证明了该迭代格式三阶收敛到单根,计算效能高于其他同类迭代法;在方程根的重数m已知和未知的情形下,分别给出了该方法的改进公式,并指出了它们的收敛阶;最后给出数值试验并与其他方法进行比较,结果显示该方法非常有效,具有一定的理论价值和应用价值。     

多项式实根的分布及求所有实根的算法

利用多项式实根的分布及计算孤立区间的算法 ,可计算出多项式的所有实根     

两个求解多项式方程的迭代法

本文讨论了两个求多项式根的迭代法。这两个方法里只用到多项式本身及其一阶导数。假如是单根，证明了在适当条件下这两个迭代法部是至少４阶收敛的。     

利用Mathematica求解方程的近似根

本文分别按牛顿迭代法原理和对分区间法原理,利用Mathematica编程计算了同一个函数在误差允许范围内的所有近似根．通过比较例题的结果,得出牛顿法收敛速度快于对分区间法,且误差较小。     

两个求解多项式方程的的迭代法

本文讨论了两个求多项式根的迭代法。这两个方法里只用到多项式本身及其一阶导数。假如是单根，证明了适当条件下这两个迭代法都是至少４阶收敛的。     

基于进化策略方法求多项式的根

针对传统算法如牛顿迭代法在求多项式的根的过程中,只能对某一有限的区间求出数值解,对于一个根、重根或者是选择迭代初始点等问题的解决也不是很理想的弊端,提出一种在整个实数域(或复数域)上进行求根的进化策略算法.该算法充分发挥进化策略的群体搜索和全局收敛的特性,有效的解决了传统算法在求解过程中存在迭代初值选取难的问题,而且对系数为复(实)系数的高阶多项式求根的问题同样适用.模拟实验表明,该算法收敛速度快,精度高,比一般的求多项式根的智能算法还要好,是一种求多项式根的有效方法.     

求多项式方程重根的一种高阶收敛的迭代法

给出了一种改进的Newton迭代法，可以求多项式方程的不论是单根还是复根的所有根，并证明了这种方法的收敛阶为4。     

李-凯斯勒方程的牛顿-二分求解法

李-凯斯勒方程能够准确描述烃类多组分混合流体的P-V-T性质,在稠油化学复合冷采过程中,李-凯斯勒方程常常被用于计算稠油的物性。通过对牛顿法和二分法进行优势互补,本文提出了基于最小自由能原理的李-凯斯勒方程牛顿-二分混合求解算法。该算法先是参照二分法的思路迅速从李-凯斯勒方程的定义域内搜寻出目标区间,随后利用牛顿迭代公式求解出区间内的实根及对应的吉布斯自由能,最后迭代这一过程直至自由能不再下降。牛顿-二分混合算法的优点包括：①对初值不敏感,无需配合复杂的初值生成规则使用;②收敛速度快,相较于二分法而言可以加速1-2倍;③适用范围广,可同时适用于气相与液相流体。相较于牛顿法和二分法而言,牛顿-二分混合算法更适合嵌入各类模拟软件中进行混合流体的P-V-T性质计算。     

牛顿迭代法加速收敛的一种修正格式

牛顿迭代法是求解非线性方程的一种重要的数值计算方法，在通常情况下，它具有至少平方收敛。本文利用文献[4]所建立的迭代格式Xn＋1=xn-f（xn）/af（xn）＋f＇（xn）,对迭代格式中的参数α的讨论，实现了牛顿迭代法加速收敛的一种修正格式。     

牛顿迭代法的收敛阶与方程重根的关系

迭代法是方程求根中最常用的方法,本文首先介绍了与迭代法相关的概念和收敛性定理,然后讨论了牛顿迭代法的局部收敛性,最后讨论了牛顿迭代法的收敛阶与方程重根的关系,并举例进行说明.     

解非线性方程组的单调迭代法

解非线性方程组的方法象解线性方程组的方法一样可分为两大类,即直接法与迭代法两类,但只有极少数的情况直接法才适用,基本上解非线性方程组只能采用迭代法,常用的有简单迭代法、牛顿迭代法等等,无论哪一种迭代法都有适当选取合理的初始近似解,以便迭代法收敛的问题,不仅如此,而且有的迭代法,如牛顿迭代法,每一步迭代都要计算多元函数的导数及其所组成的Jacobi矩阵的逆矩阵,这样往往大大增加计算工作量和存贮量,有时甚至实际计算行不通,特别当非线性方程组的阶数较高时显得很突出,刘玉绅对单个非线性方程提出了单侧逼近方程解的迭代法,J.M.Ortega与W.C.Rheinboldt附加某些条件对n个变元n个方程的方程组曾经证明了类似于〔1〕的结果,本文把〔2〕中的有关结果推广到n个变元m个方程的方程组的情形。     

求多项式方程全部实根的单侧逼近迭代算法

<正> 不可能用解析法求出它的全部实根,只能用迭代法求根.而用通常的迭代法,例如简单迭代法,牛顿迭代法求根时,首先要选取一个比较好的初始近似值x_0使得由x_0得到的迭代序列{X_n}收敛于方程(1)的根.若X_0选取不适当,生成序列{X_n}发散.特别是,求出方程(1)的若干个根x_i~*后,一般都需要把含有已求出根的因子(x-x_i~*)分析出来,即     

两个求解非线性方程的六阶迭代法

为提高求解非线性方程的效率,在牛顿迭代法的基础上,增加少量的函数值或导数值计算,得到两个六阶收敛的迭代法.数值实验显示,新的迭代法有较好的计算效果.     

解非线性方程组的平方根迭代法

在非线性方程组的牛顿方向上使用构造ｑ次方根－正则迭代法的方法，得到了解非线性方程组的一个迭代解法。它是平方根迭代法从单个方程到方程组的推广；与牛顿迭代法相比，收敛速度及收敛区域都有显著的改进。     

一种改进的多项式实根隔离算法

基于Maple软件包Discoverer中Trealroot算法,提出了一个整系数一元多项式实根隔离的改进算法.采用以Descartes法则和一个特殊的高效区间牛顿算法为根数法则的二分法,彻底抛弃了泰勒平移,避免了泰勒平移在高次稀疏情况下对性能的拖累;同时避免使用Trealroot中2个经验值.改进算法对于高次稀疏多项式特别有效,而且越是稀疏,算法的效率越高.对大量随机多项式进行测试,并与Trealroot和realroot(Maple中的实根隔离程序)进行比较.实验数据表明,该算法对高次稀疏多项式的实根隔离有很高的效率.     

一元实系数多项式方程实根的求解问题

对于一元实系数多项式方程的求根问题，提出了一种实用的数值解法，对一般的牛顿迭代法进行了改进和完善。研究了5次以上多项式方程在整个实数域中的根的求解有迭代快速逼近的问题。     

三角函数多项式的实根分离

本文探索非多项式型实函数的实根分离问题,实现了分离三角函数多项式实根的"完备算法",即可以找出一个互不相交的区间列,每一个区间包含函数一个实根,整个列表包含函数的全部实根,且每个区间长度可以小于任意指定精度.