迭代初值及公式对迭代收敛速度影响.docx

1、迭代初值及公式对迭代收敛速度影响本科生课程设计报告实习课程数值分析学院名称管理科学学院专业名称学生姓名学生学号指导教师实验地点实验成绩 二 一 六 年 六 月 填写说明1、 专业名称填写为专业全称，有专业方向的用小括号标明；2、 格式要求：格式要求：1 用A4纸双面打印（封面双面打印）或在A4大小纸上用蓝黑色水笔书写。2 打印排版：正文用宋体小四号，1.5倍行距，页边距采取默认形式（上下2.54cm，左右2.54cm，页眉1.5cm，页脚1.75cm）。字符间距为默认值（缩放100%，间距：标准）；页码用小五号字底端居中。3 具体要求：题目（二号黑体居中）；摘要(“摘要”二字用小二号黑体居中，

2、隔行书写摘要的文字部分，小4号宋体)；关键词（隔行顶格书写“关键词”三字，提炼3-5个关键词，用分号隔开，小4号黑体)； 正文部分采用三级标题；第1章 (小二号黑体居中，段前0.5行)1.1 小三号黑体（段前、段后0.5行）1.1.1小四号黑体（段前、段后0.5行）参考文献（黑体小二号居中，段前0.5行），参考文献用五号宋体，参照参考文献着录规则（GB/T 77142005）。 迭代初值及公式对迭代收敛速度影响摘 要迭代收敛速度受到迭代函数和初始迭代值的影响。本实验在于体会在非线性方程求根的迭代法中，迭代函数和初始迭代值的选取对迭代收敛性的影响，sttefensen加速的效果，并试图总结一些规

3、律。关键词： sttenfensen加速；迭代初值；收敛速度第1章 前 言 11.1 内容及要求 11.2 研究思路及结构安排 1第2章 相关理论知识 22.1 迭代法 22.2 迭代收敛 2第3章 算法分析 33.1 单一迭代算法步骤及流程图 3第4章 算法实现 44.1程序总体结构 44.2 源程序清单 54.3程序运行 11第5章 结果分析 14参考文献 14第1章 前 言1.1 内容及要求体会在非线性方程求根的迭代法中，迭代函数和初始迭代值的选取对迭代收敛性的影响。考虑一个简单的代数方程，针对这个方程，可以构造多种迭代法， 如下列几种迭代格式： ； ； 。要求： （1）取定某个初始值x

4、0，按如上四种迭代格式进行计算，它们的收敛性如何？重复选取不同的初始值，反复实验，分析四种迭代法的收敛性与初值选取的关系。（2）选取第种迭代格式（Newton 迭代法），取不同的初始值进行迭代，结果如何？并分析迭代法对不同的初值是否有差异。（3）对上述四种迭代格式，编制Steffensen 迭代程序，选取不同的初始值，输出迭代次数和方程的根，并与（1）、（2）中的结果进行比较。1.2 研究思路及结构安排按照题目要求分别编写公式1-4以及他们的steffensen加速公式。在每一次的计算中，通过输入不同的迭代初值，然后进行8个公式的的计算，最后得到每个公式在此迭代初值条件下的表现（得到满足精度要

5、求的近似解的迭代次数）。并且，程序运行过程中通过文件读写将每一次的每个公式的迭代次数都写入到“data.txt”中，对比一目了然。通过对迭代次数的对比分析可以得到较为清晰的结论。第2章 相关理论知识 2.1 迭代法迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行：（1） 选一个方程的近似根，赋给变量x0；（2） 将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0；（3） 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤（2）的计算。若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收

6、敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。2.2 迭代收敛具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况：（1） 如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制；（2） 方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败 第3章 算法分析3.1 单一迭代算法步骤及流程图 第4章 算法实现4.1程序总体结构4.2 源程序清单#include#include#define N 0.0001void main() int a=0,b=0;/a为选择项，b为计数器 doubl

7、e x0=0,x1=0,x2=0,x3=0,x4=0; FILE *fp,*fq; fp=fopen(data.txt,w); fq=fopen(strenge.txt,w); fprintf(fp,序号 初值 式一 式二 式三 式四 式一+ 式二+ 式三+ 式四+n); printf(此程序为验证不同的迭代函数和初值对迭代收敛速度的影响而设计n); printf(以方程x3+4x2-10=0为例n); printf(请选择:n1.输入初值进行计算 2.退出n); scanf(%d,&a); if(a!=1&a!=2) printf(错误，没有该选项，请重新选择n); scanf(%d,&a)

8、; int i=1; while(a!=2) printf(请输入迭代初值n); scanf(%lf,&x0); fprintf(fp,%d ,i); fprintf(fp,%.2f ,x0); printf(进行计算n); x2=x0;/公式一迭代 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x2)N) b+; x1=x2; x2=-pow(x1,3)-4*pow(x1,2)+x1+10; fprintf(fp,%.2f ,b); printf(经过迭代公式一%d次迭代得到近似解%6.5fn,b,x2); x2=x0;/公式二迭代 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x2

9、)N) b+; x1=x2; x2=0.5*pow(10-x1*x1*x1),0.5); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式二%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x2); x1=x0;/公式三迭代 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x2)N) b+; x1=x2; x2=pow(10/(4+x1),0.5); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式三%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x2); x2=x0;/公式四迭代 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x2)N) b+; x1=x2; x2=x1-(x

10、1*x1*x1+4*x1*x1-10)/(3*x1*x1+8*x1); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式四%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x2); x4=x0;/公式一迭代stffensen加速 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x4)N) b+; x1=x4; x2=-pow(x1,3)-4*pow(x1,2)+x1+10; x3=-pow(x2,3)-4*pow(x2,2)+x2+10; x4=x1-(pow(x2-x1,2)/(x3-2*x2+x1); printf(经过迭代公式一stffensen加速%d次迭代得到近似解%6.3fn

11、,b,x4); fprintf(fq,%d %.3fn,b,x4); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式一stffensen加速%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x4); x4=x0;/公式二迭代stffensen加速 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x4)N) b+; x1=x4; x2=0.5*pow(10-x1*x1*x1),0.5); x3=0.5*pow(10-x2*x2*x2),0.5); x4=x1-(pow(x2-x1,2)/(x3-2*x2+x1); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式二stff

12、ensen加速%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x4); x4=x0;/公式三迭代stffensen加速 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x4)N) b+; x1=x4; x2=pow(10/(4+x1),0.5); x3=pow(10/(4+x2),0.5); x4=x1-(pow(x2-x1,2)/(x3-2*x2+x1); fprintf(fp,%d ,b); printf(经过迭代公式三stffensen加速%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x4); x4=x0;/公式四迭代stffensen加速 x1=0; b=0; while(fabs(x1-x4)N)

13、b+; x1=x4; x2=x1-(x1*x1*x1+4*x1*x1-10)/(3*x1*x1+8*x1); x3=x2-(x2*x2*x2+4*x2*x2-10)/(3*x2*x2+8*x2); x4=x1-(pow(x2-x1,2)/(x3-2*x2+x1); fprintf(fp,%d n,b); printf(经过迭代公式四stffensen加速%d次迭代得到近似解%6.3fn,b,x4); printf(请选择:n1.再次输入初值进行计算 2.退出n); scanf(%d,&a); if(a!=1&a!=2) printf(错误，没有该选项，请重新选择n); scanf(%d,&a)

14、; i+; fclose(fp); fclose(fq); printf(计算完毕n);4.3程序运行图二图三图四图五图六、不同初值在8个公式中的结果（注：参数表示得到近似解时迭代次数，“0”和“1”表示公式不收敛）图七、公式一的steffensen加速在取初值为17时的表现（注：迭代结果从17逐渐趋近到1.538后突变为-1.780再突变到27.819最后稳定）第5章 结果分析对图六进行分析可知：无论迭代初值取何值，公式一都为发散；公式二和公式三在迭代初值取1和2时收敛，其他值均发散；公式四始终收敛，只是所需迭代次数随着迭代初值与真实值相差越大而越大。说明公式一与迭代初值没有关系；公式二和公

15、式三均只能在迭代初值与方程的解（1.365）非常接近时才能收敛，当相差较大时则发散；公式四则只有迭代次数收到迭代初值的影响，所以，迭代法在不同的迭代初值下存在差异。对四个公式进行steffensen加速后，原本不收敛的公式一变得收敛，并且可以迭代得到方程的近似解，只是迭代次数随迭代初值远离方程的解而发生跳跃式增长（迭代次数从初值为1时的9次到初值为20时的49847）；公式二在对迭代初值的敏感性上没有差异，而在原来的基础上可收敛时收敛速度得到提升；公式三由原来的只对初值1和2收敛变为对所有的初值都收敛，并且都只需要3次迭代，可谓收敛性能最好，稳定性最佳；公式四反而在加入加速公式后收敛速度变慢。

16、计算中存在一个奇怪现象，公式一的steffensen加速在初值为17时，迭代结果从17逐渐递减趋近到1.538后突变为-1.780再突变到27.819最后稳定。这应该是一个偶然现象，这里不作特别研究。综上：迭代初值对迭代的收敛性存在影响，但是这种影响存在不确定性，没有发现可寻的规律。Newton迭代法对初值存在一定的相关性，第一段中已作说明。通过四种公式与其steffensen加速后公式的表现的对比可知，steffensen对公式的加速作用也存在不确定性。可能收到良好效果（如：公式三的加速得到一个收敛性能最好，稳定性最佳的公式）；也可能收到更坏的效果（如：公式四反而在加入加速公式后收敛速度变慢

17、）；可能使得原本不收敛的公式变得收敛；也可能对公式的收敛性没有影响。参考文献1 posted on2006-05-04 22:29透明_人 学生学习心得通过对迭代法的深入研究，我从中体会到了一种方法或者算法不一定能够在所有情况下都取得良好效果。其功能效果受到多方面的影响，如本实验中的各个公式就不一定能够胜任所有的迭代初值。而steffensen加速的适用性也存在差异。所以，我们在对方法或算法的应用上一定要考虑其适用性以及优良性和稳定性。学生（签名）： 年 月 日诚信承诺本人郑重声明所呈交的课程报告是本人在指导教师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同学对本文研究所做的贡献均已在报告中作了明确的说明并表示谢意。学生（签名）：任课教师评语成绩评定：任课教师（签名）： 年 月 日