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牛顿方法例题详解.docx

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简介:
本文档详细解析了多种运用牛顿法求解数学问题的经典案例,涵盖方程近似根的计算等核心内容,适合学习数值分析的学生参考。 最优化算法中的数值最优化算法包括牛顿法。

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    本文档详细解析了多种运用牛顿法求解数学问题的经典案例,涵盖方程近似根的计算等核心内容,适合学习数值分析的学生参考。 最优化算法中的数值最优化算法包括牛顿法。
  • 阻尼
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    简介:阻尼牛顿法是一种优化算法,通过调整搜索步长来改进传统牛顿法的稳定性与收敛性,在非线性问题求解中具有重要作用。 阻尼牛顿法是一种优化算法,在实现过程中需要详细的代码以及对各个变量的详细介绍以确保正确理解和应用。为了保证代码能够顺利运行且无误,下面将提供一个完整的示例,并详细解释其中所用到的主要变量。 例如: - x:当前迭代点。 - grad_f(x):目标函数f在x处的一阶导数(梯度)。 - hessian_f(x):目标函数f在x处的二阶导数矩阵(海森矩阵)。 - alpha_k: 步长因子,用于调整每次迭代时沿搜索方向移动的距离。 阻尼牛顿法通过引入步长α来控制每一次更新的幅度,在确保算法稳定性和收敛性的同时提高了计算效率。该方法适用于目标函数具有连续二阶导数且海森矩阵正定的情况。
  • BFGS算(拟).docx
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    本文档介绍了BFGS算法,一种高效的拟牛顿法,在无需计算Hessian矩阵的情况下求解无约束优化问题,适用于大规模问题求解。 拟牛顿法是一种在数值最优化领域广泛应用的迭代方法,主要用来寻找函数的局部极小值。这种方法模拟了牛顿法的思想,但不需要计算目标函数的Hessian矩阵(二阶导数矩阵),而是通过近似Hessian来实现。BFGS算法是拟牛顿法的一种典型代表,因其高效性和稳定性而受到青睐。 BFGS算法的核心在于逐步更新近似的Hessian矩阵Bk。在每一步迭代中,利用前一次的搜索方向Sk和梯度变化yk来更新Bk,其公式如下: \[ B_{k+1} = B_k + \frac{y_k y_k^T}{y_k^T S_k} - \frac{B_k S_k S_k^T B_k}{S_k^T B_k S_k} \] 其中,yk是第k次迭代的梯度变化向量,即yk = gk - gk-1;Sk表示从第(k-1)步到第k步的位置更新;gk为第k次迭代的梯度向量。 对于给定的目标函数 \( f(x_1, x_2) = -4x_1 - 6x_2 + 2x_1^2 + 2x_1x_2 + 2x_2^2 \),初始点为 (1, 1),我们首先计算初始梯度g0和Hessian近似矩阵B0,假设B0是单位矩阵。然后按照以下步骤进行迭代: 1. 计算步长αk。 2. 更新位置:\( x_{k+1} = x_k - \alpha_k B_k^{-1} g_k \)。 3. 根据新的梯度g(k+1)和步长向量Sk,利用BFGS公式更新Hessian近似矩阵B(k+1)。 4. 重复步骤2和3直到满足停止准则。 具体计算示例如下: - 梯度g0:\( (-4, -6)^T \) - Hessian近似B0:单位矩阵 \( I \) 第一次迭代中,我们得到 - Sk = ( (-1, 0)^T ) - yk = ( (-2, -1)^T ) 根据上述信息更新Hessian近似矩阵B(k+1),并计算新的位置和梯度。后续每次迭代都重复此过程直到满足终止条件。 拟牛顿法的效率主要体现在它不需要直接计算复杂的Hessian矩阵,而是通过简单的梯度变化来进行更新,从而大大降低了计算复杂性。同时,BFGS算法具有良好的全局收敛性质,在解决大规模优化问题时表现出色。然而对于非常大的数据集而言,存储和更新Hessian近似矩阵可能成为瓶颈,这时可以考虑使用更节省内存的L-BFGS(有限内存BFGS)算法。
  • Burgers程_迭代.zip_Burgers程求_迭代_迭代
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    本资源包含针对Burgers方程求解的代码和文档,采用高效的数值分析方法——牛顿迭代法。通过细致的算法设计与实现,为研究非线性偏微分方程提供了一个实用工具,适用于学术研究及工程应用。 用牛顿迭代法求解Buegers方程的精确解。
  • 、高斯-及L-M细推导
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    本资料深入探讨了牛顿法、高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt算法(L-M法)的理论基础与推导过程,适用于优化问题求解的研究者和技术爱好者。 本段落对牛顿法解方程进行了详尽的推导,并详细探讨了牛顿最优化方法在处理一维和多维变量情况下的应用。此外,还介绍了高斯-牛顿法和L-M法的相关内容。
  • 下山程.zip
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    本资源提供了一种基于牛顿迭代法的高效数值计算方法,用于解决非线性方程。包含详细的算法说明和示例代码,适用于数学、物理及工程领域的研究者与学生。 这是计算方法课程的实验要求:使用牛顿下山法解方程(初值为0.6)。输入包括初始值、误差限、迭代的最大次数以及下山的最大次数,输出内容则包含近似根及各步中的下山因子。 整个项目需要提交的内容有: 1. 实验的具体需求 2. 包含流程图的实验报告 3. 对结果进行分析的部分 4. 个人对此次实验的心得体会 5. 完整的程序代码
  • C语言中迭代程的
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    本篇文章深入浅出地讲解了如何使用C语言实现牛顿迭代算法来求解非线性方程,并提供了详细的代码示例和解释。 利用迭代算法解决问题需要做好以下三个方面的工作: 一、确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。 二、建立迭代关系式 所谓迭代关系式是指如何从变量的前一个值推导出其下一个值的公式。这是解决问题的关键步骤,通常可以通过递归或者反向推理的方法来完成。 三、对迭代过程进行控制 在何时结束迭代过程是编写迭代程序时必须考虑的问题。不能让算法无休止地执行下去。对于迭代过程的控制一般有两种方式:一种情况是所需的迭代次数是可以计算出来的;另一种则是根据特定条件判断是否继续进行循环。
  • MATLAB中差商与差商表制作
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    本文深入解析了MATLAB环境中应用牛顿差商法进行多项式插值的方法,并详细介绍了如何利用MATLAB生成和操作差商表,为数值分析学习者提供实用的编程指南。 牛顿差商法详解及其差商表做法 本段落将详细介绍牛顿插值公式中的一个重要组成部分——差商的概念以及如何构造差商表。通过学习这部分内容,读者可以更好地理解和应用牛顿插值方法来解决实际问题中遇到的多项式逼近和数据拟合等问题。 首先回顾一下背景知识:当需要对一系列离散点进行函数建模时(即给定一些(x,y)坐标对),我们可以使用拉格朗日插值法或者牛顿差商法构造一个通过所有已知点的多项式。相比于直接应用拉格朗日形式,采用基于差分或差商的方法能够提供一种更为灵活且易于更新的方式。 接着进入主题:定义及计算过程 1. 定义一阶向前/向后差商: 已知函数f在x0,x1处的值分别为y0=f(x0), y1=f(x1),则称(y1-y0)/(x1-x0)为f关于点集{x0, x1}的一阶前(或后)向差商,记作Δf[x0, x1]。 2. 递归定义高阶差商: 对于k≥2时的第k阶向前/向后差商可以按照如下方式计算:设已知了所有直到(k-1)阶为止的所有前(或后)向差商,则有 Δf[x0, x1,...,x_{k}]=Δf[x1,x2,...,x_{k}] - Δf[x0,x1,...,x_{(k-1)}] / (x_k-x_0) 3. 构造差商表: 差商表是一个表格形式,用于记录各个不同阶次的差商值。具体构造时先将已知数据点按横行顺序排列在第一列;然后依次计算并填充后续各阶差商至对应位置。 最后总结一下:通过上述步骤可以有效地构建出一个完整的牛顿插值多项式表达式,进而实现对给定离散数据集的精确逼近。此方法不仅适用于等间距的数据点序列,在非均匀分布的情况下也表现出强大的适应能力。
  • 与阻尼的MATLAB实现优化
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    本文探讨了牛顿法和阻尼牛顿法在求解非线性方程组中的应用,并通过MATLAB编程实现了这两种算法的优化,旨在提高数值计算效率。 本段落介绍了牛顿法和阻尼牛顿法在MATLAB中的实现方法,代码由本人编写。如需使用,请自行下载相关文件,并运行run.m文件。欢迎各位讨论交流。
  • 修正的Matlab程序.zip_修正_修正_最速下降_
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的修正牛顿法代码,结合了传统的牛顿法和最速下降法的优点。适合解决非线性优化问题,适用于科研与学习。 牛顿法可以通过与最速下降法结合进行修正,从而构造出所谓的“牛顿-最速下降混合算法”。