Метод Ньютона

Метод Ньютона (метод дотичних) для наближеного розв’язку рівняння полягає в побудові ітераційної послідовності

, (2.22)

що збігається до кореня рівняння, на відрізку локалізації кореня.

Теорема 7Якщо f(a) f(b)<0, причому f¢(x) і f²(x) не дорівнюють нулю і зберігають певні знаки при a £ x £ b, то, виходячи з початкового наближення x0Î[a,b], що задовольняє нерівність

, (2.23)

можна обчислити методом Ньютона єдиний корінь x рівняння з будь-яким ступенем точності.

Доведення.Нехай, наприклад, f(а)<0, f(b)>0, f¢(x)>0, f²(x)>0 при a £ x £b (інші випадки розглядаються аналогічно). Відповідно до нерівності (2.23) маємо f(x0)>0. (наприклад, можна взяти x0=b). Методом математичної індукції доведемо, що всі наближення xn>x (n=0,1,2…) і, отже, f(xn)>0. Справді, насамперед, x0>x. Нехай тепер xn>x. Покладемо x = xn + (x - xn).

Застосовуючи формулу Тейлора, одержимо

0 = f(x)= f(xn) + f¢(xn)(x - xn)+, (2.24)

де x<cn<xn. Оскільки f²(x)>0, маємо

і отже, , що і потрібно було довести.

З огляду на знаки f(xn) та f¢(xn), маємо xn+1<xn (n=0,1,…), тобто послідовні наближення x0,x1,…,xn,…утворять обмежену монотонно спадну послідовність. Отже, існує .

Переходячи до границі в рівності (2.22), будемо мати

,

тобто f()= 0. Звідси =x, що і потрібно було довести.

Тому, застосовуючи метод Ньютона, варто керуватися таким правилом: за вихідну точку x0 вибирається той кінець інтервалу (а,b), якому відповідає ордината того самого знака, що і знак f²(x).

Зауваження. З формули (2.22) бачимо, що чим більше числове значенняf¢(x) в околі кореня, тим меншою є поправка, яку треба додати до попереднього наближення, щоб отримати наступне. З цієї причини метод Ньютона особливо зручний тоді, коли в околі кореня графік функції має велику крутизну. Якщо ж f¢(x) біля кореня – мала, то застосовувати даний метод не рекомендується.

Для оцінки похибки n-го наближення xn можна скористатися формулою

, (2.25)

де m1 найменше значення ½f¢(x)½ на відрізку [a,b].

Виведемо ще одну формулу для оцінки точності наближення xn.

Застосовуючи формулу Тейлора, маємо:

, (2.26)

де xn-1Î (xn-1, xn). Оскільки з визначення наближення xn маємо

, то з (2.26) знаходимо:де М2 – найбільше значення ½f² (x)½ на відрізку [a,b]. Отже, на підставі формули (26) остаточно одержуємо

(2.27)

Якщо процес збігається, то xn-xn-1 ®0 при n®¥. Тому при n³N маємо тобто «усталені» початкові десяткові знаки наближень xn-1 і xn, починаючи з деякого наближення, є правильними.

Зауважимо, що в загальному випадку збіг з точністю до e двох послідовних наближень xn-1 і xn зовсім не гарантує, що з тією самою точністю збігаються значення xn і точний корінь x.

Проаналізуємо абсолютні похибки двох послідовних наближень xn і xn+1. З формули (2.24) одержуємо

,

де cnÎ (xn,x). Звідси, з огляду на формулу (2.22), будемо мати

і, отже,

. (2.28)

Формула (2.28) забезпечує швидку збіжність процесу Ньютона, якщо початкове наближення x0 таке, що . Зокрема, якщо і , тобто наближення xn мало m правильних десяткових знаків після коми, то наступне наближення xn+1 буде мати не менше 2m правильних знаків; іншими словами, якщо , то за допомогою методу Ньютона число правильних знаків після коми шуканого кореня x подвоюється на кожному кроці.

Приклад. Знайти корінь рівняння з точністю

1 Це рівняння має один корінь на (f(0)f(1))<0)

Знайдемо похідні

.

2 Вибираємо початкове наближення кореня так, щоб Обираємо , тому що .

3 Будуємо ітераційну послідовність

4 Обчислення припиняємо , тому що , і за наближене значення кореня з точністю беремо

Приклад реалізації чисельного алгоритму розв’язування нелінійних рівнянь на псевдокоді

//Метод Ньютона. Вважаємо, що умова збіжності методу перевірена

f(x):

//повертає значення функції для даного х