Metoda tečen
Metoda tečen je iterační numerická metoda užívaná v numerické matematice k numerickému řešení soustav nelineárních rovnic. Nazývá se také Newtonova metoda (nebo Newton-Raphsonova metoda) a metodou tečen je označována, protože přesnější řešení rovnice f(x) = 0 je hledáno ve směru tečny funkce f(x).
Obsah |
Popis algoritmu [editovat]
Newtonova metoda tečen slouží k nalezení řešení rovnice f(x) = 0 za předpokladu, že známe derivaci funkce f'(x), tedy směrnici tečny. Pro jednoduchost dále předpokládejme, že x i f(x) jsou skaláry.
Dalším nezbytným předpokladem je znalost počáteční hodnoty x0, v jejíž blízkosti hledáme řešení. Pokud se funkce f(x) chová rozumně (je spojitá, hladká a monotónní v intervalu, ve kterém hledáme řešení), lze očekávat řešení v místě, kde tečna sestrojená z bodu f(x0) protíná osu x. (Směrnice této tečny je f'(x0).) Tento průsečík označíme x1 a vypočteme jej podle následujícího vztahu.
Za splnění výše uvedených předpokladů by měla hodnota f(x1) být blíže nule než původní f(x0). Stejný postup můžeme opakovat a najít tak ještě přesnější hodnotu xk.
Iteraci provádíme tak dlouho, dokud hodnota f(xk) neleží dostatečně blízko nuly.
Příklad: Výpočet druhé odmocniny [editovat]
Úkolem je vypočítat druhou odmocninu kladného reálného čísla a.
Problém lze definovat také jako nalezení kořenu funkce
, neboli řešení rovnice
.
Vypočteme derivaci
.
Dosadíme do obecného vzorce a upravíme.
Získáváme tak rekurentní rovnici, u které jako počáteční podmínku můžeme zvolit
.
Výpočet
(druhé odmocniny z devíti) bude podle výše uvedeného algoritmu probíhat následovně.
a = 9 x0 = 9 x1 = 5 x2 = 3.4 x3 = 3.02352941176471 x4 = 3.00009155413138 x5 = 3.00000000139698 x6 = 3.00000000000000 x7 = 3.00000000000000
Je vidět, že po několika málo krocích se hodnota
nemění a ustálí se (konverguje) na hodnotě 3, což odpovídá správnému výsledku.
Poznámky [editovat]
Aproximace derivace [editovat]
Pokud známe pouze funkci f(x) a neznáme její derivaci f'(x), můžeme se pokusit derivaci nahradit numerickou derivací. Případně je možné řešit úlohu metodou sečen, která znalost derivace nevyžaduje.
Vektory [editovat]
Je-li funkce f(x) skalární funkcí vektorového argumentu („z vektoru vypočte skalár“), je nutné hledat xk+1 proti směru gradientu. Předpis pro iteraci lze potom napsat následovně.
Pokud je funkce f(x) vektorovou funkcí vektorového argumentu („z vektoru vypočte vektor“), lze předpis pro iteraci napsat následovně.
Matice J je takzvaná Jacobiho matice (nebo též jakobián) obsahující parciální derivace.
Související články [editovat]
- Fraktál Newton – fraktál generovaný Newtonovou metodou
- Linearizace – jedním ze způsobů linearizace je nahrazení části křivky její tečnou
Externí odkazy [editovat]
- Newtonova metoda: http://math.fce.vutbr.cz/vyuka/matematika/numericke_metody/node10.html
- Řešení rovnic, Newtonova metoda: http://vydra.troja.mff.cuni.cz/bobo/fyzika/num3_metodanewtonova.cz
představuje původní odhad, v bodě
je sestrojena tečna ke křivce
. V místě, kde tečna protíná osu
, se nachází nový odhad
.





, neboli
, metodou tečen.
![\Delta \bold x = \left[
\begin{matrix}
\frac{f(\bold x)}{\frac{\partial f}{\partial x_1}},
\ldots,
\frac{f(\bold x)}{\frac{\partial f}{\partial x_n}}
\end{matrix} \right]^T](http://upload.wikimedia.org/math/c/0/7/c07651f3e1d705e7b9f8aabc50c467f6.png)

![\bold J(\bold x) = \frac{\partial f_i}{\partial x_j}
= \left[ \begin{matrix}
\frac{\partial f_1}{\partial x_1} & \frac{\partial f_1}{\partial x_2} & \ldots & \frac{\partial f_1}{\partial x_n} \\
\frac{\partial f_2}{\partial x_1} & \frac{\partial f_2}{\partial x_2} & \ldots & \frac{\partial f_2}{\partial x_n} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
\frac{\partial f_n}{\partial x_1} & \frac{\partial f_n}{\partial x_2} & \ldots & \frac{\partial f_n}{\partial x_n}\end{matrix} \right]](http://upload.wikimedia.org/math/2/c/e/2ce192da598584ee21c586c587748098.png)