Mô tả:
0 thì là số nguyên Nếu p - s = -k (k > 0) thì q có phần lẻ gồm к chữ số Neu p - s—>>00 thì q là số thập phân vô hạn. Làm tròn số q là bỏ đi một số các chữ số bên phải của q đế được q gọn hon và gần đúng với số q Quy tắc làm tròn số như sau: Xét số q ở dạng (1.2.1 ) và ta sẽ giữ lại đến bậc thứ ỉ, phần bỏ đi là |Hthì : q = ±(qp. l ơ ’ +... + q i+Ị.ỈOi+ỉ +...+ qi.lớ) Trong đó: r qt, 0 <ụ < Ợi = 10' 9 , + 1 , 1U > J .1 0 ‘ Nếu Ц = - . 10' thì Qi = \ ^ ^ 2 [qi + 1 nếu 4 = 2iạ.M ) = 21 + 1 (/E N) 1.2.2 Sai số của phép làm tròn số Ta kí hiệu sai số của phép làm tròn số là Гц, như vậy r q > ớ là số thỏa mãn điều kiện: \q -q \< rq Vì q = qp.lơ ’ +...+ qi.ìớ +Ц Còn q = qp. l ơ ’ +...+ qi+,.ÌỚ+' + ...+ ^ .1 0 ! nên I q - q I = I (qt - + |Л I < —. 10‘ sau khi thu gọn sai số tuyệt đối tăng lên: I q* - q I < I ợ* - q I + I q -~q I < A4+ Tq tức là sau khi làm tròn số thì sai số tuyệt đối tăng thêm r q 1.3 Cách viết số xấp xỉ 1.3.1 Chữ số có nghĩa, chữ số chắc + Xét số q có dạng (1.2.1) nghĩa là được viết dưới dạng số thập phân. Khi đó, chữ số có nghĩa là một số khác 0 và những số không bị kẹp giữa hai chữ số khác 0 hoặc nó là những số 0 hoặc nó là những số 0 ở hàng được giữ lại. + Xét số q ở dạng ( 1.2.1 ). q = ± (qp-l(y + ...+ qị.lớ + ...+ qp.s.lơ }'s) , chữ số CỊi ở ( 1.2.1 ) của chữ số q là chữ số chắc nếu: Лч < (ở. ì ơ {(ở là tham số cho trước). Tham số Củsẽ được chọn sao cho một chữ số vốn là chắc thì sau khi làm tròn vẫn là chữ số chắc. 1.3.2 Chữ số đáng tin Mọi số thập phân q đều có thể viết dưới dạng: q = ± Y .q s- 10* (1.3.1) Trong đó: qs là những số nguyên ớ—» 9 5 Ví dụ: 34.214 = 3 . 10 ' + 4.l ể + 2.10'1 + ì. l ơ 2 + 4. l ơ 3 Tức là q có dạng (1.3.1) với a ] = 3, a0= 4, a.Ị= 2, a.2 = ỉ, cc-3 = 4 là các chữ số qs ở (1.3.1). Giả sử q là xấp xỉ của q* với sai số tuyệt đối giới hạn là Áq. Ta chu ý là chữ số đứng ở hàng thứ s của q. Nếu Ац< 0.5.10S thì nói CỊS là chữ số đáng tin, ngược lại thì nói qs là chữ số đáng nghi. Như vậy ta đã gắn khái niệm sai số tuyệt đối với khái niệm chữ số đáng tin. Ví dụ: Cho q = 6.8274 với Aq = 0.0043 thì các chữ số 6, 5, 8, 2 là đáng tin, còncác chữ số 7, 4 là đáng nghi. Neu cho Лч = 0.0067 thì các chữ số 6, 5, 8 là đáng tin, còn các chữ số 2, 7, 4 là đáng nghi. 1.3.3 Cách viết số xấp x ỉ Cho các số q là xấp xỉ của ợ* với giá trị tuyệt đối Áq. Có hai cách viết số xấp xỉ q Cách 1: Viết kèm sai số theo công thức (1.1.1) Cách 2: Viết theo quy ước mọi chữ số có nghĩa đáng tin Một số viết theo cách viết thứ 2 có nghĩa là nó có sai số tuyệt đối không lớn hơn một nửa đơn vị hàng cuối cùng. 1.4 Sự tồn tại nghiệm thực và khoảng tách nghiệm của phương trình. 1.4.1 Sự tồn tại nghiệm thực của phương trình Xét phương trình: f(x) = о ( 1.4.1 ) *Đinh lí (1.4.1) Neu có hai số thực a và b (a < b) sao cho f(a).f(b) < 0, đồng thờỉf(x) liên tục trên [a, b] thì tồn tại ít nhất một nghiệm thực của phương trình ụ . 4. ỉ) ở trong khoảng [a, b]. 6 1.4.2 Khoảng tách nghiệm (ikhoảng phân li nghiệm ) Định nghĩa: Khảng [a, b] nào đó được gọi là khoảng phân li nghiệm của phương trình (1.4.1) nếu nó chứa một và chỉ một nghiệm của phương trình đó. Đe tìm khoảng phân li nghiệm (khoảng tách nghiệm) ta có các định lí sau: K*Đinh lí (1.4.2). Hàm f(x) liên tục, đơn điệu trên [a, b] vàf(a).f(b) < 0 thì [a, b] là khoảng tách nghiêm của phương trình ụ . 4.1) *Đinh lí (1.4.3). Hàm f(x) xác định trên [a, b] có f (x) không đổi dấu trên [a, b] và f(a).f(b) < 0 thì (a, b) là khoảng tách nghiệm của phương trình ụ . 4.1). Ví dụ Cho phương trình: X3 - X - 2 = 0, chứng tỏ phương trình có nghiệm thực và tìm khoảng tách nghiệm của phương trình. Giái Đặt f(x ) = X3 - X - 2 Ta cóf(x) xác định và liên tục với mọi Jt, đồng thời / (x) = 3x2- 1 = 0 ,1 tai x= ±-7= V3 X 1 1 "V 3 V3 -OC f'( x ) + 0 - 0 + 00 + ^ Jừ> Trong đó: -00 m ^ — +00 Vậy đồ thị cắt trục hoành tại một điểm duy nhất. Mặt khác/(7) < 0, f(2) > 0 nên phương trình đã cho có một nghiệm thực và phân li trong [1 ,2 ]. 1.5 Đạo hàm và vi phân của toán tử Giả sử X và Y là hai không gian định chuẩn F: X —>■Y, xác định trên tập con mở В nào đó của không gian X, ta nói ánh xạ đó khả vi tại JC e в nếu tồn tại toán tử tuyến tính bị chặn L{x) E L (X, Y) sao cho F(x + h )~ F(x) = Lự)h + a(x, h), heY (1.5.1) Trong đó II«(*.*) Il lift II Q khi ||Л||0 "1 Cũng có thể viết tắt là: F(x + h ) - F(x) = L(x)h + 0(\\h\\) Từ (1.5.1 ) suy ra một ánh xạ khả vi tại X sẽ liên tục tại điểm đó. Biếu thức L(x)h (rõ ràng là phần tử của không gian Y với mọi h thuộc X được gọi là vi phân mạnh hay vi phân Frechet) của ánh xạ F tại điểm Jt. Toán tử L(x) được gọi là đạo hàm chính xác hơn là đạo hàm mạnh của ánh xạ F tại Jt kí hiệu: F (*). Neu F khả vi tại điểm Jt thì đạo hàm tương ứng được xác định duy nhất. Thật vậy, đắng thức: \\L1h - L 2h\\= 0(h) đối với toán tử Li e L(X, Y); i = 1, 2 chỉ xảy ra khi L/ = L2 Một số tính chất: • Nếu F(x) = yo= const thì F (x)= 0 (F (jf) là toán tử không) • Đạo hàm của ánh xạ tuyến tính liên tục L chính là ánh xạ đó L(x) = L. Thật vậy, theo định nghĩa ta có L (x+h) - L(x) = LỌÌ). CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NEWTON Trong chương này, em trình bày phương pháp Newton giải gần đúng phương trình phi tuyến. Đồng thời em cũng giải mẫu một số ví dụ bằng phương pháp Newton, lập trình trên Maple, trên Pascal và đưa ra các bài tập áp dụng. 2.1 Mô tả phương pháp Xét phương trình: f(x) = 0 (2 . 1. 1) với giả thiết / E c 2 [a , b] và thỏa mãn: i)f(a).f(b)< 0 ii) Các đạo hàm / ( x), f M không đổi dấu trên [a, b] Định nghĩa: Điểm Xo được gọi là điểm Fourier của f(x ) nếu f(x0) / M > 0 Ý chủ đạo của phương pháp Newton là tìm cách thay phương trình (2.1.1), phi tuyến đối vói X, bằng một phương trình gần đúng, tuyến tính đối với X. Ta có công thức Taylor. Cho hàm P(x) xác định và có đạo hàm đến cấp n + I tại Xo và lân cận x0. Khi đó công thức sau đây gọi là khai triển Taylor bậc n của P(x) tại x0: P(x ) = P(x0) + ( x - x 0).P'(x0 ) + — 2! + ni .pụ,) (Jt0) + (X~*o)— .P(/,+1) (c) n+\ c = Xọ + 6{x - Xo), 0 < 6 < ì ( c là số trung gian giữa Jt và Xo) Xét phương trình (2.1.1), giả thiết nó có nghiệm thực a duy nhất ở trong [a, b]. Giả sử hàm / c ó đạo hàm / (x) ^ 0 tại X E [a, b] và đạo hàm cấp 9 hai / U) tại Jte(a, b ). Ta chọn Xo £ [a, b] rồi viết khai triển Taylor bậc nhất của f(x ) tại xỏ. f(x ) = f Oo ) + - Xo) + - Xo)2 X e (a , b), c = Xo + 6{x - Xo) e (a , b ) Như vậy phương trình (2.1.1) viết lại được: 0 = /O o ) + - xo) + f- ^ k x - Xo)2, với X đủ gần x0 thì X —Xọ là một đại lượng nhỏ nên (x - XoÝ rất nhỏ, bỏ qua số hạng cuối cùng ta được phương trình: f(x 0) + ( x - Xo) f (*o) = 0 (2.1.2) Như vậy, ta đã thay phương trình (2.1.1) bằng phương trình (2.1.2) đơn giản hơn nhiều và (2 . 1.2 ) tuyến tính đối với Jt. Gọi X ị là nghiệm của (2.1.2) do đó ta cỏ:f(x0) + (JC/ —Xo). f (*o) ^ Xỉ 1 =x0 0 0 ^ f (xo) Từ X] ta tính được bằng cách tương tự ra *2,... và một cách tổng quát khi đã biết x n ta tính Xn + 1 theo công thức: xn+l= x „ - ụ ^ ; n = 0,1,2,.. / On) Xo chọn trước thuộc [a, b] (2.1.3) (2.1.4) và xem xn là một giá trị gần đúng của nghiệm a. Phương pháp tính xntheo (2.1.3) và (2.1.4) gọi là phương pháp Newton. Chú v: Phương trình (2.1.2) dùng để thay cho phương trình (2.1.1) là tuyến tính đối với X và là phương trình tiếp tuyến với đường cong y = fix) tại điểm (xo,f(xo)) nên phương pháp Newton cũng là phương pháp tuyến tính hóa và là phương pháp tiếp tuyến. Nhìn vào (2.1.3), (2.1.4) ta thấy phương pháp Newton thuộc loại phương pháp lặp với hàm lặp là: 10 2.2 Mô tả phương pháp bằng hình học Giả sử hàm sốf(x) liên tục trên [a, b] có đồ thị là cung AB + N euf ( x). f (x)> 0 thì qua điểm B(b,f(b)) dựng tiếp tuyến với đồ thị У =ЛХ)>tiếp tuyến cắt Ox tại X]. TÙX/ dựng đường thẳng song song với Oy , đường thẳng này cắt đồ thị у =f(x) tại Kjixiflxj)). Qua Kị dựng tiếp tuyến với đồ thị và nó cắt Ox tại x2. Tiếp tục quá trình này ta được dãy {xn }. + N ếu/ ( x) . f (x)< 0 thì qua điểm A(a,f(a)) dựng tiếp tuyến với đồ thị у = f(x) và làm hoàn toàn tương tự như trên. Từ đó có các trường họp được mô tả như sau: K| В А О О А f ’ > 0, f ’ > 0 f ’ < 0 , f ’ <0 н.2-а H.2-b 11 A a О а Xị X2 f'> 0,f"< 0 f < 0, f IỈ.2-C Iỉ. 2 -d В >0 2.3 Bậc hội tụ Định nghĩa Số a e R , a > 0 gọi là bậc hội tụ của dãy xn đến giới hạn X* nếu tồn tại hằng số с ^ 0 sao cho: X n +l ~ X lim =с xn - x 2.4 Tốc độ hội tụ của phương pháp Newton Cho r là nghiệm của phương trình f(x) = 0 và xn là giá trị xấp xỉ thứ n của r, ta xác định một số Çt như sau: Çn - r - xnNeu với n đủ lớn thì chúng ta có mối quan hệ xấp xỉ như sau: kr„+il=*kr«r. với к là hằng số dương thì ta nói tốc độ hội tụ của phương pháp bằng p, p càng lớn thì dãy x„ hội tụ càng nhanh đến r. Theo phương pháp Newton ta có: xn+l = xn - f(x„) f CO Lấy r trù’ cả hai vế của phương trình ta có: 12 f ( x„) x= r - x n + + -p ^f (Xn) r-x hay ỉ n+i= ỉn + 1 ^ f ( x n) (2.4.1) Ta sử dụng khai triển Taylor trong lân cận của nghiệm r,f(r) = 0. Ta có: f (x„) = f ( r ) + ịxn - r ) f ( r ) + ^ ( x „ - r ) 2f (r)+ ..„ = - U \ r ) + ị ỉ n 2f \ r ) + --, ! I " 1 111 f (xn) = f (r) + (xn - r ) f (r) + ^ ( x n - r ý f (r)+..„ (2.4.2) = f \ r ) - u \ r ) + ụ n2f" \r )+ ..., Ta sử dụng công thức khai triển Maclaurin của hàm —— , ta được: =1+C + C2+~; 1 1- í (2.4.3) Với khoảng hội tụ là 1^1< 1. Từ (2.4.1), (2.4.2) và sử dụng (2.4.3) ta được:00 thì &= — 2 /V) ? / O) điều kiện / (/*) > 0 Vậy bậc hội tụ của phương pháp Newton là p = 2. 2.5 Sai số của phương pháp Newton Ta có: l/(* n )l m 0 < m > | / ’(x ) |,a < X < b Ngoài ra ta có công thức đánh giá sai số khác là: \ a - x n \ < ^ - \ x n - x n+1\2 , với | / " 0 ) | 2 M Vì đạo hàm / , / không đổi dấu trên [a, b] nên ta có: m = m in \\f \à ) \. \ f (fr)|Ị 2.6 Một số ví dụ a) Ví dụ Ví dụ 2.6.1: Giải phương trình bằng phương pháp Newton: X2 — e x — 1 = 0 Giải Đặt f ( x ) = X2 — e x — 1 =>f ’(x) = 2x — e x 14 (2 .6 .1)