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rabbitsir

新虫 (小有名气)

[求助] 关于应用牛顿-拉夫森法求解非线性方程的问题 已有1人参与

问题是这样的,已知非线性方程f1(x1,x2,x3)=0,f2(x2,x3,x4)=0,f3(x4,x5,x6)=0,....f(x(n-2),x(n-1),x(n))=0其中x1,xn为已知数,方程中包含关于x的平方项与开方项,我想问能否应用牛顿-拉夫森法求解?我想是否可以联立求每个x的修正?
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pippi6

铁杆木虫 (著名写手)

工程和科学数值计算咨询

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
多元的Newtonfa 实际上是一个线性化的的过程。像楼主列出的方程,我们有线性化方程
$ f_{1,x_1} \delta x_1 + f_{1,x_2} \delta x_2 +f_{1,x_3} \delta x_3=-f_1 $
$ f_{2,x_2} \delta x_2 + f_{2,x_3} \delta x_3 +f_{2,x_4} \delta x_4=-f_2 $
...
$ f_{n,x_{n-2}} \delta x_{n-2} +f_{n,x_{n-1}} \delta x_{n-1} +f_{n,x_{n}} \delta x_{n} =-f_n $
迭代修正
$   x_1= x_1+\delta x_1 $
$   x_2= x_2+\delta x_2 $
...
$   x_n= x_n+\delta x_n $
直至收敛。这就是多元的Newton法。
2楼2014-11-04 09:35:44
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rabbitsir

新虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by pippi6 at 2014-11-04 09:35:44
多元的Newtonfa 实际上是一个线性化的的过程。像楼主列出的方程,我们有线性化方程
$ f_{1,x_1} \delta x_1 + f_{1,x_2} \delta x_2 +f_{1,x_3} \delta x_3=-f_1 $
$ f_{2,x_2} \delta x_2 + f_{2,x_3} \delta x_ ...

是的,我也是这样想的,但是实际效果很不好,收敛不了,迭代1000步后,右端项-f_n的值反而越来越大了!如果应用牛顿法可能会出现这样的情况吗?请问收敛的判据一般是看\delta x足够小还是右端项的-f_n足够小呢?如果程序没错不收敛,会不会是牛顿法的问题呢?
3楼2014-11-04 10:22:15
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pippi6

铁杆木虫 (著名写手)

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【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by rabbitsir at 2014-11-04 10:22:15
是的,我也是这样想的,但是实际效果很不好,收敛不了,迭代1000步后,右端项-f_n的值反而越来越大了!如果应用牛顿法可能会出现这样的情况吗?请问收敛的判据一般是看\delta x足够小还是右端项的-f_n足够小呢?如 ...

Newton法应该收敛很快,如果初值给的合适,导数求得对。不收敛时会很快发散,你说的症状不像是正常的Newton 迭代情况。-f_n 就是残差,收敛标准一般是相对残差(残差和初始残差之比),比如,小于10^-8. 使用迭代误差作为判据不好。在条件数很大时容易带来很大误差。

检查你的导数是否求的正确、准确?尤其在没有解析表达式时,需要使用Quasi-Newton 。这时,求导误差容易导致迭代失败。

» 本帖已获得的红花(最新10朵)

4楼2014-11-04 12:49:37
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rabbitsir

新虫 (小有名气)

送红花一朵
引用回帖:
4楼: Originally posted by pippi6 at 2014-11-04 12:49:37
Newton法应该收敛很快,如果初值给的合适,导数求得对。不收敛时会很快发散,你说的症状不像是正常的Newton 迭代情况。-f_n 就是残差,收敛标准一般是相对残差(残差和初始残差之比),比如,小于10^-8. 使用迭代误差 ...

你好,我重新写了程序,牛顿法可行了,但是当我改变模型单元节点数目的时候,牛顿法的迭代矩阵非常容易因为出现奇异的情况而求解失败,请问有什么更好的方法吗?
5楼2014-11-08 00:37:57
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pippi6

铁杆木虫 (著名写手)

工程和科学数值计算咨询

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
rabbitsir: 金币+10, ★★★★★最佳答案, 问题自己还得好好想想,不过谢谢你了~~ 2014-11-18 11:43:23
引用回帖:
5楼: Originally posted by rabbitsir at 2014-11-08 00:37:57
你好,我重新写了程序,牛顿法可行了,但是当我改变模型单元节点数目的时候,牛顿法的迭代矩阵非常容易因为出现奇异的情况而求解失败,请问有什么更好的方法吗?...

你用有限元?有限元可不是对角占优的格式。我没有提到的是,在线性化的同时,你实际上还可能做了局部的pre-conditioning,有选择地忽略掉了矩阵中的一些元素以便于求逆。如果是对角占优,这种局部的pre-conditioning就不会伤及pre-conditioninger的可逆性。但是,尤其是对于某些有限元离散,不合适的局部的pre-conditioning 会导致奇性。我不肯定这是你遇到的问题,只是可能性。
6楼2014-11-08 04:58:02
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