簡介
大多數的數值求根算法都使用
疊代法,生成一個以方程的根為
極限的收斂
數列。它們需要一個或多個根作為疊代的初期值,嗣後每次疊代都生成一個逐步逼近根的值。由於疊代法必須在有限步內終止於某個點,這些方法都只能提供一個根的近似值,而不能提供一個精確解。 許多方法是通過代入上一個疊代值來計算一個輔助方程,從而得出下一個疊代值的。此處所指的輔助方程是指為了使源方程的根是一個
定點並使疊代值能更快地收斂到這些定點而設計的一個方程,因此疊代值的極限是這個輔助方程的一個定點。
求根算法的性能是
數值分析的研究範疇。一種算法的效率可能大幅度取決於已知點的性質。例如,一部分算法都使用輸入函式的
導數(此要求函式不但連續,而且可導),而其他算法則能用於任何一個
連續函式。在一般情況下,數值算法不能保證找到一個函式的所有根,因此算法未能找到根並不能證明方程無根。然而,對於
多項式,存在特定的使用
代數學性質以定位根的所在區間(或復根所在的
圓盤)的算法,這個區間(或圓盤)足夠小以能保證數值算法(例如
牛頓法)能收斂到唯一被定位的根。
包圍法
包圍法是指通過疊代確定根的所在區間,並逐漸縮小其區間長度的算法。當區間變得足夠小時,則認為根已經被找到。一般地,包圍法以
介值定理為基礎,且能夠求出根的絕對誤差上限;而當函式是一個
多項式時,還有其它基於
施圖姆定理或
笛卡兒符號法則的方法,能夠在一個區間內求出精確的根。
二分法
最簡單的求根算法為
二分法︰令
為一個
連續函式,且已知存在區間
滿足
和
符號互異。令
(區間的中點),則
和
或
和
中,必
恰有一者符號互異,並將已知根所在區間的長度縮短為一半。對被縮短的區間重複上述步驟,直到找到根。
縱二分法具有強健性,但其只能求得區間內的一個且只有一位精度的解。此外在合適的條件下,亦存在其他能更快求得精確解的方法。
盈不足術法
盈不足術法與二分法相似。異處在於,盈不足術以方式計算出疊代點,
盈不足術法也類似於
割線法。異處在於,盈不足術法不保留前兩次疊代點,而是在根的兩側各保留一點。 盈不足術法能以較二分法更快的速度求根,且不會如割線法一樣發散(不收斂);但在一些簡單實現的情形中可能因為捨入誤差而無法收斂。
Ridders法是盈不足術法的一個變形。其使用區間中點的函式值,構造出一個具有相同零點的函式,再用盈不足術法求解之。這個方法維持了一定的強健性外,亦使算法更快收斂。
插值法
許多求根算法通過
插值來實現。即,使用上一步計算出的根的多個近似值,藉助一個以插值法求出的低次
多項式,以逼近一個函式。然後計算多項式的根,並用其作新的函式的根的近似值,重複此流程。
兩個函式值可利用插值法求得一個一次多項式,即以一條
直線逼近一個函式圖像。此乃
割線法及
盈不足術法的基礎。進而,三個函式值可求得一個
二次函式,即以一條拋物線逼近一個函式圖像,此即Muller法。
疊代法
雖然所有求根算法都通過疊代,但一個疊代的求根算法,通常使用一種特定的疊代類型,包括定義一個輔助函式,套用上一步計算出的根的近似值,求得新的近似值。輔助函式到逹一個
定點(到逹所需的精度),即新疊代的近似值充分接近上一個疊代值時,疊代停止。
牛頓法(及類似的以導數為基礎的方法)
牛頓法假定函式
的
導數是
連續的。如果起始點距離根太遠,牛頓法可能不收斂。然而,其若收斂,速度將較
二分法快,且通常為二次收斂。牛頓法也是一種重要的算法,因為它能容易地推廣到高維問題。類似牛頓法且有更高次的收斂性的算法為Householder法。具有三次收斂性的Householder法是Halley法。
割線法
將牛頓法中的
導數替換為一個
差分式,即得到
割線法。 這種方法的優點在於不需要計算導數,但其代價是收斂速度較慢(收斂次數約為1.6)。把割線法推廣到高維的算法是Broyden法。
逆插值法
對函式
進行
逆插值,能夠避免插值法中出現
複數。這種方法稱為逆二次插值法。其收斂速度漸近快於割線法;但當疊代離根較遠時,逆二次插值法往往表現不佳。