牛顿法对某些多项式发散
Newton's method is divergent for some polynomials
我已经尝试对多项式实施牛顿法。喜欢:
double xn=x0;
double gxn=g(w, n, xn);
int i=0;
while(abs(gxn)>e && i<100){
xn=xn-(gxn/dg(w, n, xn));
gxn=g(w, n, xn);
i++;
}
其中 g(w, n, xn)
计算函数值,dg(w, n, xn)
计算导数。
As x0
我使用起点 M
,这是我使用 Sturm 定理找到的。
我的问题是这种方法对于某些多项式是发散的,例如 x^4+2x^3+2x^2+2x+1
。也许它不规则,但我注意到当方程的解为负数时会发生这种情况。我在哪里可以找到解释?
编辑:
dg
double result=0;
for(int i=0; i<n+1; i++)
result+=w[i]*(n-i)*pow(x, n-i-1);
其中 n 是多项式的次数
我不知道你为什么会说它有分歧。
我实现了与你类似的牛顿法:
double g(int w[], int n, double x) {
double result = 0;
for (int i = 0; i < n + 1; i++)
result += w[i] * pow(x, n - i);
return result;
}
double dg_dx(int w[], int n, double x) {
double result = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++)
result += w[i] * (n - i) * pow(x, n - i - 1);
return result;
}
int main() {
double xn = 0; // Choose initial value. I chose 0.
double gx;
double dg_dx_x;
int w[] = { 1, 2, 2, 2, 1 };
int i = 0;
int n = 4;
do {
gx = g(w, n, xn);
dg_dx_x = dg_dx(w, n, xn);
xn = xn - (gx / dg_dx_x);
i++;
} while (abs(gx) > 10e-5 && i < 100);
std::cout << xn << '\n';
}
并且它产生 -0.997576
,接近解 -1
。
我已经尝试对多项式实施牛顿法。喜欢:
double xn=x0;
double gxn=g(w, n, xn);
int i=0;
while(abs(gxn)>e && i<100){
xn=xn-(gxn/dg(w, n, xn));
gxn=g(w, n, xn);
i++;
}
其中 g(w, n, xn)
计算函数值,dg(w, n, xn)
计算导数。
As x0
我使用起点 M
,这是我使用 Sturm 定理找到的。
我的问题是这种方法对于某些多项式是发散的,例如 x^4+2x^3+2x^2+2x+1
。也许它不规则,但我注意到当方程的解为负数时会发生这种情况。我在哪里可以找到解释?
编辑: dg
double result=0;
for(int i=0; i<n+1; i++)
result+=w[i]*(n-i)*pow(x, n-i-1);
其中 n 是多项式的次数
我不知道你为什么会说它有分歧。
我实现了与你类似的牛顿法:
double g(int w[], int n, double x) {
double result = 0;
for (int i = 0; i < n + 1; i++)
result += w[i] * pow(x, n - i);
return result;
}
double dg_dx(int w[], int n, double x) {
double result = 0;
for (int i = 0; i < n ; i++)
result += w[i] * (n - i) * pow(x, n - i - 1);
return result;
}
int main() {
double xn = 0; // Choose initial value. I chose 0.
double gx;
double dg_dx_x;
int w[] = { 1, 2, 2, 2, 1 };
int i = 0;
int n = 4;
do {
gx = g(w, n, xn);
dg_dx_x = dg_dx(w, n, xn);
xn = xn - (gx / dg_dx_x);
i++;
} while (abs(gx) > 10e-5 && i < 100);
std::cout << xn << '\n';
}
并且它产生 -0.997576
,接近解 -1
。