Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Окончательный ответ:
и
.
3.3. Метод итерации для нелинейной системы уравнений
Пусть требуется найти действительные решения системы двух уравнений с заданной точностью
.
Для этого перепишем исходную систему в приведенном (итерационном) виде:
. Пусть
и
– начальные приближения корней, полученные графическим или каким-либо другим способом. Подставив эти значения в правые части приведенной системы уравнений, можно получить

Аналогично можно получить второе приближение 
В общем случае
Если функции
и ![]()
непрерывны и последовательности
и
сходятся, то пределы их дают решение приведенной, следовательно, и исходной системы.
Сходимость метода
Теорема. Пусть в некоторой замкнутой окрестности
имеется одно и только одно решение
и
приведенной системы.
Тогда если:
1) функции
и
определены и непрерывно дифференцируемы в
;
2) начальные приближения
,
и все последующие приближения
,
принадлежат
;
3) в
выполнены неравенства
или
неравенства
, то процесс последовательных приближений сходится к решению
,
.
Оценка погрешности
-го приближения определяется неравенством:
,
где
– наибольшее из чисел
и
, входящих в эти неравенства.
Сходимость метода считается хорошей, если
; при этом
. Поэтому если в двух последовательных приближениях совпадают, например, три десятичных знака после запятой, то ошибка последнего приближения не превосходит 0,001.
Пример. Методом итерации решить систему с точностью до
.

Решение.
1) Приведем систему к форме: 
2) Для нахождения начального приближения отделим корни. Построив два графика
и
и найдя их точку пересечения, можно увидеть, что система имеет единственное решение, заключенное в области
и
.
3) Проверим приведенную систему на сходимость итерационного процесса:

Следовательно,
и
т. е. условия сходимости выполняются.
4) Для поиска последовательных приближений используют формулы:

Выберем следующие начальные значения:
.
| 0,15 | 0,1616 | 0,1508 | 0,1539 | 0,1510 | 0,1519 | 0,1510 |
| -2 | -2,035 | -2,0245 | -0,0342 | -2,0313 | -2,0341 | -2,0333 |
Поскольку
, то
и
.
3.4. Метод скорейшего спуска решения нелинейных систем
Сущность метода скорейшего спуска заключается в том, что искомое решение системы
рассматривается как минимум некоторой функции
в
-мерном пространстве
, и этот минимум ищется в направлении, противоположном направлению градиента функции
, то есть в направлении скорейшего убывания этой функции. Фунция
связана с функциями
исходной системы соотношениями:
.
Пусть точка
является начальным приближением к искомому решению. Через эту точку проводится поверхность уровня
, а также нормаль к данной поверхности, которая указывает направление скорейшего убывания функции
. Точка, в которой нормаль касается новой поверхности уровня
, будет следующим приближением к исходному решению. Нормаль, проведенная к этой поверхности через точку
, даёт возможность дойти до точки
, в которой нормаль касается какой-то другой поверхности
, и т. д.
Так как
, где
то последовательность точек
,
,
… приведет к минимальному значению функции
, т. е. к искомому решению исходной системы.
Последовательные приближения определяются из матричного равенства
, где через
обозначен вектор в
-мерном пространстве, указывающий координаты точки
, т. е. значение
-го приближения;
– параметр, характеризующий изменение функции
вдоль соответствующей нормали,
– градиент функции
в точке
.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |


