2. Нахождение приближенных (грубых) значений корней.
3. Вычисление корней с требуемой точностью.
Первая и вторая задача решаются аналитическими и графическими методами.
Отделение корней
Если уравнение f(x) = 0 имеет только действительные корни, то полезно составить таблицу значений функции f(x).Если в двух соседних точках  и
 и  функция имеет разные знаки, то между этими точками лежит по меньшей мере один корень. Корень будет заведомо единственным, если
 функция имеет разные знаки, то между этими точками лежит по меньшей мере один корень. Корень будет заведомо единственным, если  определена на отрезке [
 определена на отрезке [ ,
, ] и сохраняет постоянный знак.
] и сохраняет постоянный знак.
Графические методы
Действительные корни уравнения f(x) = 0 приближенно можно определить как абсциссы точек пересечения графика функции f(x) с осью x.
Приближенные значения корней, найденные грубо, в дальнейшем уточняют с помощью какого-либо итерационного метода.
Метод дихотомии
Дихотомия означает деление пополам. Пусть нашли такие точки  и
 и  , что
, что  < 0, т.е. на [
 < 0, т.е. на [ ,
, ] лежит по меньшей мере один корень. Найдем середину отрезка [
] лежит по меньшей мере один корень. Найдем середину отрезка [ ,
, ]. Получаем
]. Получаем  . Если f(x2) = 0, то
. Если f(x2) = 0, то  если f(
 если f( )
) 0, то из двух половин отрезка выберем ту, для которой выполняется условие
0, то из двух половин отрезка выберем ту, для которой выполняется условие  < 0, т.к. корень лежит на этой половине. Затем вновь делим выбранный отрезок пополам и выбираем ту половину, на концах которой функция имеет разные знаки.
 < 0, т.к. корень лежит на этой половине. Затем вновь делим выбранный отрезок пополам и выбираем ту половину, на концах которой функция имеет разные знаки.
Если требуется найти корень с точностью  , то продолжим деление пополам (если конечно функция в середине какого-либо отрезка не обращается в нуль), пока длина очередного отрезка не станет < 2
, то продолжим деление пополам (если конечно функция в середине какого-либо отрезка не обращается в нуль), пока длина очередного отрезка не станет < 2 . Тогда середина последующего отрезка установит значение с требуемой точностью. Метод дихотомии прост и очень надежен. Он сходится для любых непрерывных функций f(x), в том числе не дифференцируемых.
. Тогда середина последующего отрезка установит значение с требуемой точностью. Метод дихотомии прост и очень надежен. Он сходится для любых непрерывных функций f(x), в том числе не дифференцируемых.
Метод устойчив к ошибкам округления, но скорость сходимости невелика. К недостаткам метода следует отнести сходимость к неизвестно какому корню (если корни не отделены). Но указанный недостаток имеется у всех итерационных методов. Дихотомия применяется тогда, когда требуется высокая надежность счета, а скорость сходимости малосущественна. Метод иногда применяется для грубого нахождения корней с последующим уточнением по другому методу с большей скоростью сходимости.
Этот метод относится к двусторонним (или к двух шаговым) методам, т.к. для вычисления очередного приближения необходимо знать два предыдущих.
2.2 Алгоритм решения
Для нахождения максимума функции будем перебирать всевозможные переменные xi,  , с шагом необходимой длины.
, с шагом необходимой длины.
Затем будем находить значение функции с( ) методом дихотомии.
) методом дихотомии.
Для этого вычислим производную функции  , зависящей от с, и приравняем ее к 0.
, зависящей от с, и приравняем ее к 0.


Найдем корень  этого нелинейного уравнения методом дихотомии.
 этого нелинейного уравнения методом дихотомии.
Подставим конкретный набор  и при нем найденное
 и при нем найденное  в исходную функцию, и получим ее значение.
 в исходную функцию, и получим ее значение.
Перебирая все xi, найдем максимум функции.
Перебирая всевозможные параметры p и q, получим некоторые наборы  (в зависимости от p и q) на которых функция достигает максимума.
(в зависимости от p и q) на которых функция достигает максимума.
... , что и ошибки эксперимента, то итерации надо прекращать. Поскольку вблизи минимума чаще всего ~, то небольшая погрешность функции приводит к появлению довольно большой области неопределенности ~. 2. Минимум функции многих переменных 2.1 Рельеф функции Основные трудности многомерного случая удобно рассмотреть на примере функции двух переменных . Она описывает некоторую поверхность в ...
... 4 - график унимодальной, но не выпуклой функции Таким образом, кроме перечисленных свойств, выпуклые функции обладают также и всеми свойствами унимодальных функций. 2. Прямые методы безусловной оптимизации Для решения задачи минимизации функции f (х) на отрезке [а; b] на практике, как правило, применяют приближенные методы. Они позволяют найти решение этой задачи с необходимой точностью ...
... от года-x и от номера месяца в году-y следующим образом: F(x)=50-x2+10x-y2+10y. Определите, в каком году и в каком месяце прибыль была максимальной. Зав. кафедрой -------------------------------------------------- Экзаменационный билет по предмету МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ Билет № 22 1) Постановка вариационной задачи с ограничениями. Привести пример. 2) Дайте геометрическую ...
0 комментариев