Вперед: Метод секущих Наверх: Приближённое нахождение корней уравнений Назад: Метод половинного деления  

Метод простых итераций

Предположим, что уравнение $ f(x)=0$ при помощи некоторых тождественных преобразований приведено к виду $ x={\varphi}(x)$.

Заметим, что такое преобразование можно вести разными способами, и при этом будут получаться разные функции $ {\varphi}(x)$ в правой части уравнения. Уравнение $ f(x)=0$ эквивалентно уравнению $ x=x+{\lambda}(x)f(x)$ при любой функции $ {\lambda}(x)\ne0$. Таким образом, можно взять $ {\varphi}(x)=x+{\lambda}(x)f(x)$ и при этом выбрать функцию (или постоянную) $ {\lambda}\ne0$ так, чтобы функция $ {\varphi}(x)$ удовлетворяла тем свойствам, которые понадобятся нам для обеспечения нахождения корня уравнения.

Для нахождения корня уравнения $ x={\varphi}(x)$ выберем какое-либо начальное приближение $ x_0$ (расположенное, по возможности, близко к корню $ x^*$). Далее будем вычислять последующие приближения

$\displaystyle x_1,x_2,\dots,x_i,x_{i+1},\dots$

по формулам

$\displaystyle x_1={\varphi}(x_0);x_2={\varphi}(x_1);\dots;x_{i+1}={\varphi}(x_i);\dots\quad,$

то есть используя каждое вычисленное приближение к корню в качестве аргумента функции $ {\varphi}(x)$ в очередном вычислении. Такие вычисления по одной и той же формуле $ x_{i+1}={\varphi}(x_i)$, когда полученное на предыдущем шаге значение используется на последующем шаге, называются итерациями. Итерациями называют часто и сами значения $ x_i$, полученные в этом процессе (то есть, в нашем случае, последовательные приближения к корню).

Заметим: тот факт, что $ x^*$ -- корень уравнения $ x={\varphi}(x)$, означает, что $ x^*$ есть абсцисса точки пересечения графика $ y={\varphi}(x)$ с прямой $ y=x$. Если же при каком-либо $ x_0$ вычислено значение $ x_1={\varphi}(x)$ и взято в качестве нового аргумента функции, то это означает, что через точку графика $ (x_0;{\varphi}(x_0))$ проводится горизонталь до прямой $ y=x$, а оттуда опускается перпендикуляр на ось $ Ox$. Там и будет находиться новый аргумент $ x_1$.

Рис.9.3.Точка $ x^*$ -- решение уравнения $ x={\varphi}(x)$. Построение точки $ x_1$ по точке $ x_0$


Проследим, как изменяются последовательные приближения $ x_i$ при различных вариантах взаимного расположения графика $ y={\varphi}(x)$ и прямой $ y=x$.

1). График $ y={\varphi}(x)$ расположен, по крайней мере в некоторой окрестности корня, включающей начальное приближение $ x_0$, в некотором угле со сторонами, имеющими наклон менее $ \frac{\pi}{4}$ к горизонтали (то есть стороны угла -- прямые $ y=f(x^*)\pm k(x-x^*)$, где $ 0<k<1$):

 

Рис.9.4.График пересекает прямую $ y=x$ под малым углом: варианты расположения


Если предположить вдобавок, что функция $ {\varphi}(x)$ имеет производную $ {\varphi}'(x)$, то этот случай соответствует тому, что выполнено неравенство $ \vert{\varphi}'(x)\vert<1$, при $ x$, близких к корню $ x^*$. Проследим в этом случае за поведением последовательных приближений $ x_0,x_1,\dots.$

Рис.9.5.Сходящиеся к корню приближения в случае $ \vert{\varphi}(x)\vert<1$: два варианта


Мы видим, что каждое следующее приближение $ x_{i+1}$ будет в этом случае расположено ближе к корню $ x^*$, чем предыдущее приближение $ x_i$. При этом, если график при $ x<x^*$ лежит ниже горизонтали $ y={\varphi}(x^*)$, а при $ x>x^*$ -- выше её (что, в случае наличия производной, верно, если $ 0<{\varphi}'(x)<1$), то приближения $ x_i$ ведут себя монотонно: если $ x_0<x^*$, то последовательность $ \{x_i\}$ монотонно возрастает и стремится к $ x^*$, а если $ x_0>x^*$, то монотонно убывает и также стремится к $ x^*$. Если же график функции $ {\varphi}(x)$ лежит выше горизонтали $ y={\varphi}(x^*)$ при $ x<x^*$ и ниже её при $ x>x^*$ (это так, если $ -1<{\varphi}'(x)<0$), то последовательные приближения $ x_i$ ведут себя иначе: они "скачут" вокруг корня $ x^*$, с каждым скачком приближаясь к нему, но так же стремятся к $ x^*$ при $ i\to\infty$.

Заметим, что если функция $ {\varphi}(x)$ не монотонна в окрестности точки $ x^*$, то последовательные приближения могут вести себя нерегулярно (то есть не монотонно и не оказываясь попеременно то левее, то правее корня, а делая скачки относительно корня при произвольных номерах (см. следующий чертёж):

Рис.9.6.В случае немонотонной функции $ {\varphi}$ сходящиеся итерации могут вести себя нерегулярно


2). График $ y={\varphi}(x)$ расположен, по крайней мере в некоторой окрестности корня, вне некоторого угла со сторонами, имеющими наклон более $ \frac{\pi}{4}$ к горизонтали (то есть стороны угла -- прямые $ y=f(x^*)\pm k(x-x^*)$, где $ k>1$):

Рис.9.7.График пересекает прямую $ y=x$ под большим углом: варианты расположения


Если функция $ {\varphi}(x)$ имеет производную $ {\varphi}'(x)$, то в этом случае при $ x$, близких к корню $ x^*$, выполнено неравенство $ \vert{\varphi}'(x)\vert>1$.

Рис.9.8.Числа $ x_0,x_1,x_2,\dots$ расходятся в случае $ \vert{\varphi}(x)\vert>1$: два варианта


Каждая следующая итерация $ x_{i+1}$ будет в этом случае расположена дальше от корня $ x^*$, чем предыдущая, $ x_i$. При этом, в зависимости от того, пересекает ли график прямую $ y=x$ "снизу вверх" или "сверху вниз" (см. рис.), последовательность $ \{x_i\}$ монотонно удаляется от корня $ x^*$ или же итерации удаляются от $ x^*$, оказываясь попеременно то справа, то слева от корня.

Ещё одно замечание: если не выполнено ни условие $ {\vert{\varphi}'(x)\vert<1}$, ни условие $ {\vert{\varphi}'(x)\vert>1}$, то итерации $ x_1,x_2,x_3,\dots$ могут зацикливаться. На чертеже ниже приведён пример зацикливания, когда уравнение имеет вид $ x=2x^*-x$.

Рис.9.9.Пример зацикливания итераций


Мы видим, что для сходимости итераций к корню, вообще говоря, не обязательно наличие производной у функции $ {\varphi}(x)$. Однако метод итераций гораздо удобнее формулировать в терминах, связанных со значениями производной. Именно так мы и сформулируем наши наблюдения в виде теоремы.

        Теорема 9.3   Если функция $ {\varphi}(x)$ имеет производную в некоторой окрестности $ E$ корня $ x^*$ уравнения $ x={\varphi}(x)$, причём $ \vert{\varphi}'(x)\vert\leqslant {\gamma}<1$ при $ x\in E$, то последовательность итераций $ x_{i+1}={\varphi}(x_i)$, полученных при $ i=1,2,3,\dots$, начиная с $ x_0\in E$, сходится к корню $ x^*$.

При этом скорость сходимости задаётся неравенствами

$\displaystyle \vert x_i-x^*\vert\leqslant {\gamma}^i\vert x_0-x^*\vert,\quad i=1,2,3,\dots,$

$\displaystyle \vert x_{i+1}-x_i\vert\leqslant 4{\delta}{\gamma}^i,$

где $ 2{\delta}$ -- длина окрестности $ E$, а точность $ i$-го приближения -- оценкой

$\displaystyle \vert x_i-x^*\vert\leqslant 2{\delta}{\gamma}^i.$

        Доказательство.     Пусть $ x_0\in E$. По формуле конечных приращений, применённой к отрезку между точками $ x_0$ и $ x^*$, получаем

$\displaystyle {\varphi}(x_0)-{\varphi}(x^*)={\varphi}'(c_0)(x_0-x^*),$

где $ c_0$ лежит между $ x_0$ и $ x^*$. Значит,

$\displaystyle \vert{\varphi}(x_0)-{\varphi}(x^*)\vert\leqslant {\gamma}\vert x_0-x^*\vert,$

то есть

$\displaystyle \vert x_1-x^*\vert\leqslant {\gamma}\vert x_0-x^*\vert$

(напомним, что $ {\varphi}(x_0)=x_1$ и $ {\varphi}(x^*)=x^*$). Повторяя рассуждения для точек $ x_1,x_2,\dots,x_{i-1},x_i$ вместо $ x_0$, получаем:

$\displaystyle \vert x_2-x^*\vert=\vert{\varphi}(x_1)-{\varphi}(x^*)\vert\leqslant {\gamma}\vert x_1-x^*\vert\leqslant {\gamma}^2\vert x_0-x^*\vert;$    
$\displaystyle \vert x_3-x^*\vert=\vert{\varphi}(x_2)-{\varphi}(x^*)\vert\leqslant {\gamma}\vert x_2-x^*\vert\leqslant {\gamma}^3\vert x_0-x^*\vert;$    
$\displaystyle \dots$    
$\displaystyle \vert x_i-x^*\vert=\vert{\varphi}(x_{i-1})-{\varphi}(x^*)\vert\leqslant {\gamma}\vert x_{i-1}-x^*\vert\leqslant {\gamma}^i\vert x_0-x^*\vert;$    
$\displaystyle \vert x_{i+1}-x^*\vert=\vert{\varphi}(x_i)-{\varphi}(x^*)\vert\leqslant {\gamma}\vert x_i-x^*\vert\leqslant {\gamma}^{i+1}\vert x_0-x^*\vert;$    
$\displaystyle \dots$    

Так как $ 0<{\gamma}<1$, последовательность $ {\gamma}^i\vert x_0-x^*\vert$ стремится к 0 при $ i\to\infty$. Значит, $ x_i\to x^*$ при $ i\to\infty$.

Неравенство $ \vert x_i-x^*\vert\leqslant 2{\delta}{\gamma}^i$ очевидно, поскольку из того, что $ x_0$ и $ x^*$ лежат в окрестности $ E$ длины $ 2{\delta}$, следует, что $ \vert x_0-x^*\vert\leqslant 2{\delta}$.

Поскольку

$\displaystyle \vert x_{i+1}-x_i\vert\leqslant \vert x_{i+1}-x^*\vert+\vert x_i-x^*\vert,$

мы имеем

$\displaystyle \vert x_{i+1}-x_i\vert\leqslant {\gamma}^{i+1}\vert x_0-x^*\vert+... ...mma}+1)\vert x_0-x^*\vert< {\gamma}^i\cdot2\cdot2{\delta}=4{\delta}{\gamma}^i,$

так как $ {\gamma}+1<2$ и $ \vert x_0-x^*\vert\leqslant 2{\delta}.$     

        Определение 9.1   Доказанные оценки показывают, что скорость сходимости итераций к корню не меньше, чем у геометрической прогрессии со знаменателем $ {\gamma}$, где $ {\gamma}$ -- величина, ограничивающая сверху абсолютную величину производной. Тем самым, чем меньше $ {\gamma}>0$, тем быстрее сходятся итерации. Наиболее быстро они будут сходиться, если график $ y={\varphi}(x)$ пересекает прямую $ y=x$, имея горизонтальную касательную, то есть при $ {\varphi}(x^*)=0$ (и, разумеется, при выборе начального приближения $ x_0$ достаточно близко к корню $ x^*$, так чтобы на отрезке между $ x_0$ и $ x^*$ производная мало отличалась от 0).

Рис.9.10.Быстрая сходимость итераций при горизонтальной касательной к графику


    

Выше мы отмечали, что привести уравнение $ f(x)=0$ к виду $ x={\varphi}(x)$ можно, выбирая $ {\varphi}(x)$ в виде $ {\varphi}(x)=x-{\lambda}(x)f(x)$, где $ {\lambda}(x)\ne0$ -- произвольная функция. При различных способах выбора $ {\lambda}(x)$ получаются разные модификации метода итераций, которые имеют отличающиеся свойства: разную скорость сходимости (но не меньшую той, что гарантирована теоремой) и разную потребность в вычислении значений функции $ f$ или $ {\varphi}$, а также их производных.

Отметим самые употребительные из этих методов.


Вперед: Метод секущих Наверх: Приближённое нахождение корней уравнений Назад: Метод половинного деления