Метод хорд (секущих).

Этот метод применяется при решении уравнений вида , если корень уравнения отделён, т.е. и выполняются условия:

1) (функция принимает значения разных знаков на концах отрезка );

2) производная сохраняет знак на отрезке (функция либо возрастает, либо убывает на отрезке ).

Первое приближение корня находится по формуле: .

Для следующего приближения из отрезков и выбирается тот, на концах которого функция имеет значения разных знаков.

Тогда второе приближение вычисляется по формуле:

, если или , если .

Вычисления продолжаются до тех пор, пока не перестанут изменяться те десятичные знаки, которые нужно оставить в ответе.

Геометрическая интерпретация нахождение решения методом хорд:

При решении уравнения методом хорд поводится прямая соединяющая концы отрезка [a,b]. Из двух точек А и В выбирается х0. Находится точка пересечения хорды с осью OX. Определяется значение функции в точке пересечения и из найденной точки проводится новая хорда. Этот процесс повторяется до получения необходимой точности.

Формула для n-го приближения имеет вид(х0=а , xn-1=b,xn=x):

В методе хорд условием окончания итераций является:

- условие близости двух последовательных приближений : ;

- условие малости невязки (величина F(xn) есть невязка, полученная на n-й итерации, а -число , с заданной точностью которого необходимо найти решение).

Описание алгоритма метода хорд
Шаг 1. Ввод a,b,ε.
Шаг 2. X:=a-f(a)×(b-a)/(f(b)-f(a)).
Шаг 3. Если dF2(b)×F(b)<0, то a:=x;
Если dF2(a)×F(a)<0, то b:=x;
Шаг 4. Пересчитать X по формуле шага 2.
Шаг 5. Выполнять шаг 3, пока abs(b-a)<=eps.
Шаг 4.Вывод результата – x.
Опишем назначение переменных и функций, используемых в процедуре Hord
dF2 – значение второй производной в точке Х
F – значение функции в точке Х
Х0 – начальное значение Х
А – левая граница
В – правая граница
Е – точность вычислений
Fa – значение функции в точке А
Fb - значение функции в точке В
Представим в виде структурной схемы.

Блок схема алгоритма метода хорд:

8.) Метод простых итераций (метод последовательных приближений)- метод реализует стратегию постепенного уточнения значения корня.

x_i=φ(x_i-1) , i=1,2,… где i − номер итерации.- последовательное вычисление значений x_i по формуле называется итерационным процессом метода простых итераций, а сама формула - формулой итерационного процесса метода.

Алгоритм решения нелинейного уравнения методом
простых итераций:

Если , то итерационный процесс сходящийся .

Условие сходимости

Точное решение x^* получить невозможно, так как требуется бесконечный итерационный процесс.

Можно получить приближенное решение, прервав итерационный x_i=φ(x_i-1) при достижении условия

,

где ε - заданная точность; i - номер последней итерации.

В большинстве случаев условие завершения итерационного процесса обеспечивает близость значения x_i к точному решению:

Геометрическая иллюстрация метода простых итераций:

1) Итерационный процесс для случая 0< <1 xÎ[a,b].:

2) Итерационный процесс для случая -1< <1 xÎ[a,b].:

3)Итерационный процесс для случая >1 xÎ[a,b].

4)Итерационный процесс для случая £ - 1 xÎ[a,b].

9.) Методы решения систем линейных алгебраических уравнений:

Прямые(конечные) методы решения СЛАУ: (позволяют найти решение за определенное число операций.)
Метод Крамера
Метод обратной матрицы
Метод Гаусса
Итерационные методы решения линейных алгебраических систем: (основанны на использовании повторяющегося (циклического) процесса и позволяющие получить решение в результате последовательных приближений.)
Метод простой итерации или метод Якоби
Метод Гаусса – Зейделя