不动点迭代法非线性方程求解.docx
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不动点迭代法非线性方程求解
不动点迭代法非线性方程求解
《MATLAB程序设计实践》课程考核
1、编程实现以下科学计算算法，并举一例应用之。
（参考书籍《精通MATLAB科学计算》，王正林等著，电子工业出版社，2009年）
“不动点迭代法非线性方程求解”
2、编程解决以下科学计算问题。
7.某工厂2005年度各季度产值（单位:
万元）分别为:
450.6、395.9、410.2、450.9，试绘制折线图和饼图，并说明图形的实际意义。
22xy8.根据绘制平面曲线，并分析参数对其形状的影响。
，,1a22a25,a
2.按要求对指定函数进行插值和拟合。
0
（1）按表6.4用3次样条方法插值计算范围内整数点的正弦值和0~90
0范围内整数点的正切值，然后用5次多项式拟合方法计算相同的函数值，0~75
并将两种计算结果进行比较。
表6.4特殊角的正弦与正切值表
（度）0153045607590a
sina00.25880.50000.70710.86600.96591.0000tana00.26790.57741.00001.73203.7320
（2）按表6.5用3次多项式方法插值计算1~100之间整数的平方根。
表6.51~100内特殊值的平方根表N149162536496481100
12345678910N
1、不动点迭代非线性方程求解
解:
算法说明:
在Matlab中编程实现不动点迭代法的函数为StablePoint
功能:
用不动点迭代法求函数的一个零点。
调用格式:
[root,n]=StablePoint（f,x0,eps）。
其中，f为函数名;
x0为初始迭代向量;
eps为根的精度;
root为求出的函数零点;
n为迭代步数。
流程图:
输入参数f，x0，eps
迭代算根
否
比较精度是否符合要求
是
输出根值和迭代步数
不动点迭代法的MATLAB程序代码:
function[root,n]=StablePoint（f,x0,eps）
%用不动点迭代法求函数f的一个零点%初始迭代量:
x0
%根的精度:
eps
%求出的函数零点:
root
%迭代步数:
n
if（nargin==2）
eps=1.0e-4;
end
tol=1;
root=x0;
n=0;
while（tol>eps）
n=n+1;
r1=root;
root=subs（sym（f）,findsym（sym（f））,r1）+r1;%迭代的核心公式
tol=abs（root-r1）;end
实例:
1采用不动点迭代法求方程的一个根。
，,,x20
x
流程图:
开始
确定函数和参数
代入公式
输出结果
解:
在MATLAB命令窗口中输入程序代码:
>>[r,n]=StablePoint（'1/sqrt（x）+x-2',0.5）
结果输出:
r=
0.3820
n=
4
从计算结果可以看出，经过四步迭代，得出方程的一个根为0.3820
2.编程解决以下科学计算问题
7、某工厂2005年度各季度产值（单位:
万元）分别为450.6,395.9，410.2，
450.9，试绘制折线图和饼图，并说明图像的实际意义。
解:
流程图:
用subplot首先对对作图区域
分区
根据图线类型选择函数:
折线图用plot
饼状图用pie
输入数据;图像用title标注
输出图像
源程序代码:
%折线图
subplot（1,2,1）
plot（[450.6,395.9,410.2,450.9]）title（'2005年度各季度产值-折线图'）;
%饼状图
subplot（1,2,2）
pie（[450.6,395.9,410.2,450.9],1:
4,{'第一季度','第二季度','第三季度','第四季度'}）title（'2005年度各季度产值-饼图'）
从折线图可以看出该工厂效益变化趋势，效益在第二季度最低随后逐渐提高，并在第四季度恢复到第一季度的水平;从饼状图可以看出各个季度该工厂效益的比例关系。
从这两个图可以合理安排工厂的生产计划。
22xy，,18.根据绘制平面曲线，并分析参数对其形状的影响。
a22a25,a
流程图:
定义符号变量axy
和函数eq;设置变参量
aa（实数矩阵）
n为矩阵的列数;
fori=1:
n
eq1=subs（eq,a,aa（i））;
并用ezplot绘制隐函数
图形
设置图像坐标范围和间
隔时间
依次作图
symsaxy
eq=1/a^2*x^2+y^2/（25-a^2）-1;
aa=[0.5:
0.5:
3.5,5/sqrt
（2）,3.6:
0.5:
6.6];
[m,n]=size（aa）;
fori=1:
n
eq1=subs（eq,a,aa（i））;ezplot（eq1,[-2020]）drawnow
axis（[-2020-1010]）pause（0.5）
end
时，随着a增大曲线形状由长轴在y轴的椭圆逐渐转变为圆（此0.55/2,,a
时）;时a继续增大曲线形状由圆转变为长轴在x轴5/25,,aa,5/2
的椭圆;a>5时曲线变为双曲线。
2.按要求对指定函数进行插值和拟合。
0
（1）按表6.4用3次样条方法插值计算范围内整数点的正弦值和0~90
0范围内整数点的正切值，然后用5次多项式拟合方法计算相同的函数值，0~75
并将两种计算结果进行比较。
表6.4特殊角的正弦与正切值表（度）0153045607590a
sina00.25880.50000.70710.86600.96591.0000tana00.26790.57741.00001.73203.7320
流程图:
开始
输入已知的数据表作为样
本;设置插值节点
针对不同的方法选用相应的
函数及格式
将已知数据和插值节点代入
求得插值节点处的函数值
A（正弦值算法:
x=0:
pi/12:
pi/2;
y=[00.25880.50000.70710.86600.96591.0000];
xi=0:
pi/180:
pi/2;%三次样条差值
yi=interp1（x,y,xi,'spline'）%五次多项式拟合
A=polyfit（x,y,5）;
yj=polyval（A,xi）
运行结果:
yi=
Columns1through11
00.01750.03490.05240.06980.08720.10450.12190.13920.15640.1737
Columns12through22
0.19080.20790.22490.24190.25880.27560.29230.30900.32550.34200.3583
Columns23through33
0.37460.39070.40670.42260.43840.45400.46950.48480.50000.51500.5299
Columns34through44
0.54460.55920.57360.58780.60180.61570.62930.64280.65610.66910.6820
Columns45through55
0.69470.70710.71930.73130.74310.75470.76600.77710.78800.79860.8090
Columns56through66
0.81910.82900.83870.84800.85710.86600.87460.88290.89100.89870.9062
Columns67through77
0.91350.92040.92710.93350.93960.94540.95100.95630.96120.96590.9703
Columns78through88
0.97440.97820.98170.98490.98780.99040.99270.99460.99630.99770.9987
Columns89through91
0.99950.99991.0000
yj=
Columns1through11
0.00000.01740.03490.05230.06970.08710.10450.12180.13910.15640.1736
Columns12through22
0.19080.20790.22490.24190.25880.27560.29240.30900.32560.34200.3584
Columns23through33
0.37460.39070.40670.42260.43840.45400.46950.48480.50000.51500.5299
Columns34through44
0.54460.55920.57360.58780.60180.61570.62930.64280.65610.66910.6820
Columns45through55
0.69460.70710.71930.73130.74310.75470.76600.77710.78800.79860.8090
Columns56through66
0.81910.82900.83860.84800.85710.86600.87460.88290.89100.89880.9063
Columns67through77
0.91350.92050.92720.93360.93970.94550.95100.95630.96120.96590.9703
Columns78through88
0.97430.97810.98160.98480.98770.99020.99250.99450.99620.99750.9986
Columns89through91
0.99940.99981.0000
通过比较，两种方法得到的结果近似相等。
B（正切值算法:
x=0:
pi/12:
5*pi/12;
y=[00.26790.57741.00001.73203.7320];
xi=0:
pi/180:
5*pi/12;%三次样条差值
yi=interp1（x,y,xi,'spline'）
%五次多项式拟合
A=polyfit（x,y,5）;
yj=polyval（A,xi）
运行结果:
yi=
Columns1through11
00.01840.03650.05450.07240.09020.10790.12550.14310.16070.1784
Columns12through22
0.19610.21380.23170.24970.26790.28630.30480.32360.34270.36200.3817
Columns23through33
0.40170.42210.44290.46410.48580.50790.53050.55370.57740.60170.6266
Columns34through44
0.65200.67800.70460.73170.75930.78760.81630.84560.87540.90580.9367
Columns45through55
0.96811.00001.03251.06581.10031.13641.17431.21451.25721.30281.3516
Columns56through66
1.40411.46041.52111.58631.65651.73201.8131
1.90021.99362.09372.2008
Columns67through76
2.31522.43742.56752.70602.85323.00953.17523.35063.53613.7320
yj=
Columns1through11
-0.00000.02350.04540.06580.08500.10320.12060.13750.15400.17010.1862
Columns12through22
0.20220.21830.23450.25110.26790.28510.30280.32080.33940.35850.3781
Columns23through33
0.39820.41880.44000.46160.48380.50650.52970.55330.57740.60200.6270
Columns34through44
0.65240.67830.70470.73150.75880.78670.81500.84400.87360.90390.9351
Columns45through55
0.96701.00001.03411.06931.10601.14421.18411.22591.26991.31621.3652
Columns56through66
1.41711.47231.53101.59351.66041.73201.80871.89101.97932.07422.1762
Columns67through76
2.28602.40402.53102.66772.81472.97273.14273.32533.52143.7320
通过比较知，角度较小时五次多项式算得的值较大，角度增大则两种方法得到的
结果近似相等。
2）按表6.5用3次多项式方法插值计算1~100之间整数的平方根。
（
表6.51~100内特殊值的平方根表
N149162536496481100
12345678910N
x=[149162536496481100];
y=[12345678910];
xi=1:
100;
f=interp1（x,y,xi,'cubic'）
结果:
f=
Columns1through11
1.00001.37291.71252.00002.24052.45512.6494
2.82923.00003.16363.3186
Columns12through22
3.46613.60693.74223.87294.00004.12374.2435
4.35994.47304.58324.6907
Columns23through33
4.79584.89885.00005.09935.19665.29215.3857
5.47775.56815.65705.7446
Columns34through44
5.83095.91606.00006.08296.16476.24546.3249
6.40356.48106.55776.6334
Columns45through55
6.70826.78236.85566.92817.00007.07127.14167.21137.28047.34877.4164
Columns56through66
7.48357.55007.61597.68127.74597.81027.87397.93728.00008.06238.1242
Columns67through77
8.18558.24648.30688.36688.42638.48548.54418.60248.66038.71788.7749
Columns78through88
8.83178.88818.94429.00009.05559.11079.16559.22019.27449.32849.3821
Columns89through99
9.43549.48849.54129.59359.64569.69739.74869.79969.85029.90059.9505
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