Последовательных приближении метод - определение. Что такое Последовательных приближении метод
Diclib.com
Словарь ChatGPT
Введите слово или словосочетание на любом языке 👆
Язык:

Перевод и анализ слов искусственным интеллектом ChatGPT

На этой странице Вы можете получить подробный анализ слова или словосочетания, произведенный с помощью лучшей на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта:

  • как употребляется слово
  • частота употребления
  • используется оно чаще в устной или письменной речи
  • варианты перевода слова
  • примеры употребления (несколько фраз с переводом)
  • этимология

Что (кто) такое Последовательных приближении метод - определение

АЛГОРИТМЫ НАХОЖДЕНИЯ КОРНЕЙ
Метод последовательных приближений; Численное решение системы нелинейных уравнений; Метод итераций
  • Решение уравнения cos(x)=x по методу простой итерации, очередная итерация: x<sub>n+1</sub>=cos x<sub>n</sub>, начальное приближение: x<sub>1</sub> = −1
  • Решение уравнения f(x)=0 по методу Ньютона, начальное приближение: x<sub>1</sub>=a.
Найдено результатов: 576
Последовательных приближении метод      

метод решения математических задач при помощи такой последовательности приближении, которая сходится к решению и строится рекуррентно (т. е. каждое новое приближение вычисляют, исходя из предыдущего; начальное приближение выбирается в достаточной степени произвольно). П. п. м. применяется для приближённого нахождения корней алгебраических и трансцендентных уравнений, для доказательства существования решения и приближённого нахождения решений дифференциальных, интегральных и интегро-дифференциальных уравнений, для качественной характеристики решения и в ряде др. математических задач. 1) Для решения уравнения

f (x) = 0 (1)

составляют ему равносильное х = φ(х), обозначив, например, через φ(x) разность х - kf (x) (k - постоянное). Выбрав a0 - начальное приближение к корню уðàâíåíèÿ, ñîñòàâëÿþò ïîñëåäîâàòåëüíîñòü ÷èñåë a0, a1 = ?(a0), a2 = ?(a1), ..., an = ?(an-1), ...; предел а = , если он существует, является корнем уравнения (1), а числа a0, a1, a2,..., an,... - приближёнными значениями этого корня. Предел а будет существовать, например, если

(2)

и в качестве начального приближения a0 взято любое число.

Обычно, когда надо найти приближённое значение корня уравнения, устанавливают достаточно узкий интервал, в котором лежит корень (например, с помощью графических методов); затем подбирают k так, чтобы условие (2) выполнялось на всём интервале; за начальное приближение a0 выбирают любое число из этого интервала и применяют П. п. м. Практически, после того как два последовательных приближения an-1 и an совпадут с заданной степенью точности, вычисление прекращают и полагают an а. Пусть дано, например, уравнение f (x) = . Так как , то корень уравнения лежит в интервале . Положив , непосредственной проверкой убеждаемся, что для k = условие (2) выполняется на всём интервале . Выбирем a0 = и применим П. п. м. к уравнению . Получим a1 = 0,554, a2 = 0,570, a3 = 0,566 (на самом деле корень уравнения с тремя верными десятичными знаками равен a4 ≈ 0,567).

2) П. п. м. применяют для приближённого решения систем линейных алгебраических уравнений с большим числом неизвестных.

Пусть дана система трёх уравнений с тремя неизвестными:

(3)

Строят ей эквивалентную систему:

(4)

полагая, например,

и, пользуясь рекуррентными формулами:

xj = c11xj-1 + c12yj-1 + c13zj-1 + d1

yj = c21xj-1 + c22yj-1 + c23zj-1 + d2

zj = c31xj-1 + c32yj-1 + c33zj-1 + d3

составляют последовательность (x0, у0, z0), (x1, у1, z1),..., (xn, yn, zn),... Если xn → α, yn → β, zn → γ при неограниченном увеличении n, то тройка чисел х = α, у = β, z = γ будет решением системы (3). Пределы α, β, γ заведомо существуют, каковы бы ни были начальные приближения x0, у0, z0, если, например, в каждом уравнении системы (4) сумма абсолютных величин коэффициентов cij меньше единицы.

3) Для того чтобы найти решение у = у (х) дифференциального уравнения , удовлетворяющее условию у0 = у (х0), записывают это уравнение в виде

и, пользуясь рекуррентной формулой

составляют последовательность функций y1(x), у2(х),..., yn (x),... Если она равномерно сходится, то предел её будет искомым решением.

4) Чтобы найти решение первой краевой задачи для уравнения

выбирают произвольную дважды дифференцируемую функцию u0(x, у) и составляют затем линейное уравнение

.

Пусть u1 (х, у) - решение первой краевой задачи для уравнения (5); считая u1 первым приближением, составляют уравнения типа (5) для последующих приближений. Полученная последовательность {un (x, у)} при некоторых предположениях сходится и даёт решение задачи.

О применимости П. п. м. см. статью Сжатых отображений принцип.

Метод (программирование)         
В ПРОГРАММИРОВАНИИ - ФУНКЦИЯ ИЛИ ПРОЦЕДУРА, СВЯЗАННАЯ С КЛАССОМ
Метод (объектно-ориентированное программирование); Метод (языки программирования); Функция-член
Ме́тод в объектно-ориентированном программировании — это функция или процедура, принадлежащаяПод принадлежностью подразумевается, что метод явно ассоциирован с обработкой определённого класса объектов.
Метод Д’Ондта         
ОДИН ИЗ СПОСОБОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МАНДАТОВ ПРИ ПРОПОРЦИОНАЛЬНОМ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВЕ
Метод Джефферсона; Метод д'Ондта
Метод Д’Ондта (также известен как метод Джефферсона) — один из способов распределения мандатов при пропорциональном представительстве, был предложен бельгийским математиком . В начале XXI века используется в ряде стран, таких, как Албания, Аргентина, Армения, Австрия, Бельгия, Бразилия, Болгария, Венгрия, Венесуэла, Восточный Тимор, Германия (до 1985), Дания, Исландия, Испания, Израиль, Колумбия, Македония, Молдавия, Нидерланды, Парагвай, Польша, Португалия, Румыния, Северная Ирландия, Сербия, Словения, Турция, Уэльс, Финляндия, Хорватия, Черногория, Чехия, Чил�
Метод Галёркина         
МЕТОД ПРИБЛИЖЁННОГО РЕШЕНИЯ КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ
Метод Галеркина; Метод Бубнова — Галёркина; Метод Бубнова — Галеркина; Метод Бубнова-Галёркина; Метод Бубнова-Галеркина; Бубнова — Галёркина метод; Метод Галёркина — Петрова
Метод Галёркина (метод Бубнова — Галёркина) — метод приближённого решения краевой задачи для дифференциального уравнения L[u]=f(x). Здесь оператор L[\cdot] может содержать частные или полные производные искомой функции.
Доплеровская спектроскопия         
  • Экзопланеты, открытые методом Доплера, по годам в сравнении с другими методами
Метод радиальных скоростей; Спектрометрический метод; Метод Доплера
Доплеровская спектроскопия — метод обнаружения экзопланет, известен также как спектрометрическое измерение лучевой (радиальной) скорости звёзд. Был предложен в 1952 году американским астрономом русского происхождения Отто Струве.
Ньютона метод         
  • Иллюстрация расхождения метода Ньютона, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=x^3-2x+2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=0}</math>.
  • График сходимости.
  • График последовательных приближений.
  • График производной функции <math>\scriptstyle{f(x)=x+x^2\sin(2/x)}</math> при приближении <math>\scriptstyle{x}</math> к нулю справа.
  • Иллюстрация метода Ньютона (синим изображена функция <math>\scriptstyle{f(x)}</math>, ноль которой необходимо найти, красным — касательная в точке очередного приближения <math>\scriptstyle{x_n}</math>). Здесь мы можем увидеть, что последующее приближение <math>\scriptstyle{x_{n+1}}</math> лучше предыдущего <math>\scriptstyle{x_n}</math>.
  • Иллюстрация последовательных приближений метода одной касательной, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=e^x-2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=1{,}8}</math>.
  • [[Бассейны Ньютона]] для полинома пятой степени <math>\scriptstyle{p(x)=x^5-1}</math>. Разными цветами закрашены области притяжения для разных корней. Более тёмные области соответствуют большему числу итераций.
ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРОИЗВОДНОЙ
Метод касательной; Метод касательных; Метод Ньютона-Рафсона; Алгоритм Ньютона; Метод Ньютона — Рафсона; Метод Гаусса — Ньютона; Ньютона метод

метод приближённого нахождения корня x0 уравнения f (x) = 0, называемый также методом касательных. Н. м. состоит в том, что по исходному ("первому") приближению х = a1 находят второе (более точное), проводя касательную к графику (см. рис.) у = f (x) в точке А [а1 f (a1)] до её пересечения с осью Ox; точка пересечения х = a1 - f (a1)/f'(a1) и принимается за новое значение a2. корня. Повторяя в случае необходимости этот процесс, получают всё более и более точные приближения a2, a3,... корня x0 при условии, что производная f'(x) монотонна и сохраняет знак на сегменте, содержащем x0. Ошибка ε2 = x0 -a2 нового значения a2 связана со старой ошибкой ε1 = x0 - a1 формулой , где - значение второй производной функции f (x) в некоторой точке x, лежащей между x0 и a1. Иногда рекомендуется Н. м. применять одновременно с к.-л. другим способом, например с Линейного интерполирования методом. Н. м. допускает обобщения, которые позволяют применять его для решения уравнений F (x) = 0 в нормированных пространствах (F- оператор в этом пространстве), в частности для решения систем уравнений и функциональных уравнений. Метод разработан И. Ньютоном в 1669.

Рис. к ст. Ньютона метод.

Метод Ньютона         
  • Иллюстрация расхождения метода Ньютона, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=x^3-2x+2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=0}</math>.
  • График сходимости.
  • График последовательных приближений.
  • График производной функции <math>\scriptstyle{f(x)=x+x^2\sin(2/x)}</math> при приближении <math>\scriptstyle{x}</math> к нулю справа.
  • Иллюстрация метода Ньютона (синим изображена функция <math>\scriptstyle{f(x)}</math>, ноль которой необходимо найти, красным — касательная в точке очередного приближения <math>\scriptstyle{x_n}</math>). Здесь мы можем увидеть, что последующее приближение <math>\scriptstyle{x_{n+1}}</math> лучше предыдущего <math>\scriptstyle{x_n}</math>.
  • Иллюстрация последовательных приближений метода одной касательной, применённого к функции <math>\scriptstyle{f(x)=e^x-2}</math> с начальным приближением в точке <math>\scriptstyle{x_0=1{,}8}</math>.
  • [[Бассейны Ньютона]] для полинома пятой степени <math>\scriptstyle{p(x)=x^5-1}</math>. Разными цветами закрашены области притяжения для разных корней. Более тёмные области соответствуют большему числу итераций.
ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЙ ВЫЧИСЛЕНИЕ ПРОИЗВОДНОЙ
Метод касательной; Метод касательных; Метод Ньютона-Рафсона; Алгоритм Ньютона; Метод Ньютона — Рафсона; Метод Гаусса — Ньютона; Ньютона метод
Метод Ньютона, алгоритм Ньютона (также известный как метод касательных) — это итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции. Метод был впервые предложен английским физиком, математиком и астрономом Исааком Ньютоном (1643—1727). Поиск решения осуществляется путём построения последовательных приближений и основан на принципах простой итерации. Метод обладает квадратичной сходимостью. Модификацией метода является метод хорд и касательных. Также метод Ньютона может быть использован для решения задач оптимизации, в которых требует
Метод Адамса         
Адамса метод
Ме́тод А́дамса — конечноразностный многошаговый метод численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. В отличие от метода Рунге-Кутты использует для вычисления очередного значения искомого решения не одно, а несколько значений, которые уже вычислены в предыдущих точках.
Метод Гутмана         
Метод Гутманна
Метод Гутмана — алгоритм безопасного удаления данных (например, файлов) с жесткого диска компьютера. Метод разработан Питером Гутманом и Коллином Пламбом. Метод состоит из 35 проходов, ориентированных на уничтожение записей, закодированных методами MFM и различными модификациями RLL.
Метод Остроградского         
МЕТОД ВЫДЕЛЕНИЯ РАЦИОНАЛЬНОЙ ЧАСТИ НЕОПРЕДЕЛЁННОГО ИНТЕГРАЛА ОТ РАЦИОНАЛЬНОЙ ДРОБИ
Остроградского метод
Метод Остроградского — метод интегрирования рациональных функций с кратными неприводимыми множителями в знаменателе. Метод позволяет одними лишь алгебраическими операциями свести задачу интегрирования произвольной рациональной функции к задаче интегрирования рациональной функции без кратных корней в знаменателе.

Википедия

Численное решение уравнений

Численное решение уравнений и их систем состоит в приближённом определении корней уравнения или системы уравнений и применяется в случаях, когда точный метод решения неизвестен или трудоёмок.