doc文档 Aitken加速收敛算法

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摘要:2012-2013(1)专业课程实践论文Aitken加速收敛方法李阳0818180221R数学08-2班曹宏博0818180220R数学08-2班 一、算法理论Aitken加速收敛算法基本原理:对于收敛的迭代过程,只要迭代足够多次,就可以使结果达到任意的精度。但有时迭代过程收敛缓慢,从而使计算量变得很大,因此,迭代过程的加速是个重要的过程。设x0是跟x*的某个预测值,只迭代公式校正一次x1f(x0),而由微分中值定理有:x1-x*f'(t)(x0-x*)(其中t介于x*与x0之间)。假定f'x改变不大,近似的取某个近似值L,则由x1-x*L(x0-x*)得到xLx0x*1,可以期望按上式右端求得1-L1-LxLLx1-x0xx21-0x1是比x1更好的近似值,将每得到一次改进1-L1-L1-L值算做一步,并用xk和xk分别表示第K步的校正值和改进值,则加速迭代计算方案可表述如下:校正:xk1fxk改进:xk1xk1Lxk1-xk1-L然而上述加速公式有个缺点,由于其中含有倒数fx的有关信息L,实际使用不便。仍设已知x*的某个猜测值为x0,将校正值x1fx0,再校正一次,又得x2fx1。由于x2-x*Lx1-x*将它与式 x*x1Lx0联立,消去未知L,然后有1-L1-Lx*x2-x2-x12x0-2x1x2这样构造出的改进公式确定不再含有关于导数的信息,但是它需要用2次迭代值进行加工,如果将得到一次改进值作为一步,则计算公式如下:校正:xk1f

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本文档由 匿名用户2022-09-26 23:09:03上传分享
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