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为何迭代法收敛?
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第1个回答 2023-12-02
当|1-ax0|﹤1时,迭代公式收敛
建立方程f(x)=x/1-a=0。利用用牛顿迭代,得xn+1=xn(2-axn),(n=0,1,2)整理,得1-axn+1=(1-axn)2,1-axk=(1-ax0)2k方,xk=a/1[1-(1-ax0)2k方],所以,当|1-ax0|﹤1时,迭代公式收敛。
迭代格式是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
相似回答
迭代
解法的
收敛
性有什么意义,收敛条件用什么判定
答:
迭代解法的收敛性是指它能够在有限的步骤内收敛到最优解,从而节省时间和资源
。这种收敛性可以有效地提高算法的效率,使得算法能够在更短的时间内获得更好的结果。收敛条件可以通过比较迭代步骤之间的差异来判定,如果差异小于一定的阈值,则可以认为收敛已经发生。这种收敛条件可以有效地控制算法的收敛速度,...
为什么
牛顿
迭代法
可以
收敛
答:
若 f'(a) != 0(单重零点),则初值取在 a 的某个邻域内时,
迭代法
x[n+1] = x[n] - f(x[n])/f'(x[n]) 得到 序列 x[n] 总
收敛
到 a,且收敛速度至少是二阶的.若 f'(a) == 0(多重零点),则初值取在 a 的某个邻域内时,收敛速度是一阶的.记 g(x)=x-f(x)/f'(x)...
怎么理解
迭代法
的
收敛
性和敛散性?
答:
迭代
算法的敛散性 1.全局
收敛
对于任意的X0∈[a,b],由迭代式Xk+1=φ(Xk)所产生的点列收敛,即其当k→∞时,Xk的极限趋于X*,则称Xk+1=φ(Xk)在[a,b]上收敛于X*。2.局部收敛 若存在X*在某邻域R={X| |X-X*|<δ},对任何的X0∈R,由Xk+1=φ(Xk)所产生的点列收敛,...
为什么
牛顿
迭代法
局部
收敛?
答:
而考虑牛顿
迭代法
的局部
收敛
性,牛顿可以具有二阶以上的阶数 定理一:设函数f(x)在邻域U(x*)内存在至少二阶连续导数,x*是方程f(x)的单根,则当初始值x0充分接近方程f(x)的根x*时,牛顿迭代法至少局部二阶收敛;定理二:设x*是方程f(x)=0的r重根,这里r≥2,且函数f(x)在邻域U(x*)...
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