Участник:Арутюнов А.В.

Решение системы нелинейных уравнений методом Ньютона
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(n^3) [/math] - одна итерация
Объём входных данных	[math]n^2 + n[/math] функций от [math]n[/math] переменных, [math]n[/math] мерный вектор, [math]x^0[/math] - начальное приближение, ε - точность решения.
Объём выходных данных	[math]n[/math]-мерный вектор вещественных чисел
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math][/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math][/math]

Автор описания: Арутюнов А.В., Жилкин А.С.

Решение системы нелинейных уравнений методом Ньютона

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Метод Ньютона для решение систем нелинейных уравнений - обобщение классического метода Ньютона Это итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции. Модификацией метода является метод хорд и касательных.

Классический метод Ньютона или касательных заключается в том, что если [math]x_n[/math] — некоторое приближение к корню [math]x_*[/math] уравнения [math]f(x)=0[/math], [math]f(x) \in C^1[/math], то следующее приближение определяется как корень касательной [math] f(x)[/math] к функции, проведенной в точке [math]x_n[/math].

Метод был предложен Исааком Ньютоном в 1669 году. Поиск решения осуществляется путём построения последовательных приближений и основан на принципах простой итерации.

1.2 Математическое описание алгоритма

Идея метода заключается в линеаризации уравнений системы

[math] \left\{\begin{matrix}f_1(x_1, ..., x_n) = 0 \\ f_2(x_1,...x_n)=0, \\ ..., \\ f_n(x_1, ..., x_n) = 0, \end{matrix}\right. [/math]

Что позволяет свести исходную задачу СНУ(система нелинейных уравнений) к многократному решению системы линейных уравнений.

Пусть известно приближение [math](x_i)^{(k)}[/math] решения системы нелинейных уравнений [math](x_i)^*[/math].Введем в рассмотрение поправку [math]\Delta x_i[/math] как разницу между решением и его приближением: [math] \Delta x_i = (x_i)^* -(x_i)^{(k)} \Rightarrow (x_i)^*=(x_i)^{(k)} + \Delta x_i, i=\overline{(1,n)} [/math]

Подставим полученное выражение для [math](x_i)^*[/math] в исходную систему.

[math] \left\{\begin{matrix} f_1((x_1)^{(k)} + \Delta x_1, (x_2)^{(k)}+ \Delta x_2, ..., (x_n)^{(k)} + \Delta x_n) = 0, \\ f_2((x_1)^{(k)} + \Delta x_1, (x_2)^{(k)} + \Delta x_2, ..., (x_n)^{(k)} + \Delta x_n) = 0, \\ ... \\ f_n((x_1)^{(k)} + \Delta x_1, (x_2)^{(k)} + \Delta x_2, ..., (x_n)^{(k)} + \Delta x_n) = 0, \end{matrix}\right. [/math]

Неизвестными в этой системе нашейных уравнений являются поправки [math]\Delta x_i [/math]. Для определения [math]\Delta x_i [/math] нужно решить эту систему. Но решить эту задачу так же сложно, как и исходную. Однако эту систему можно линеаризовать и, решив её, получить приближённые значения поправок [math]\Delta x_i[/math] для нашего приближения, т.е. [math]\Delta (x_i)^{(k)}[/math]. Эти поправки не позволяют сразу получить точное решение [math](x_i)^*[/math], но дают возможность приблизиться к решению, - получить новое приближение решения [math]((x_i)^{(k+1)} = ((x_i)^{(k)} + ( \Delta x_i)^{(k)}, i = \overline{(1,n)}[/math]

Для линеаризации системы следует разложить функцию [math]f_i[/math] в ряды Тейлора в окрестности [math](x_i)^k[/math], ограничиваясь первыми дифференциалами. Полученная система имеет вид:

[math]\sum_{i=1}^n\frac{ \partial f_i({x_1}^{(k)}, {x_2}^{(k)}, ..., {x_n}^{(k)})}{ \partial x_i} \Delta {x_i}^{(k)}= -f_j({x_1}^{(k)}, {x_2}^{(k)}, ..., {x_n}^{(k)}), j=\overline{(1,n)}[/math]

Все коэффициенты этого уравнения можно вычислить, используя последнее приближение решения [math](x_i)^{(k)}[/math]. Для решения системы линейных уравнений при [math]n=2,3[/math] можно использовать формулы Крамера, при большей размерности системы [math]n[/math] - метод исключения Гаусса.

Значения поправок используются для оценки достигнутой точности решения. Если максимальная по абсолютной величине поправка меньше заданной точности [math]\varepsilon[/math], расчет завершается. Таким образом, условие окончания расчета:

[math]\delta =\min_{ i=\overline{(1,n)}}|\Delta {x_i}^{(k)}|[/math]

Можно использовать и среднее значение модулей поправок:

[math]\delta = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n |\Delta x_i|\lt \varepsilon [/math]

В матричной форме систему можно записать как:

[math]W(\Delta X^k)*X^{(k)} = -F(X^k)[/math]

где [math]W(x)[/math] - матрица Якоби(производных):

[math]W(x)=(\frac{\partial f_j}{\partial x_i})_{n,n}= \left\{\begin{matrix}(\frac{\partial f_1}{\partial x_1} \frac{\partial f_1}{\partial x_2} ... \frac{\partial f_1}{\partial x_n}) \\ ... ... ... ... \\( \frac{\partial f_n}{\partial x_1} \frac{\partial f_n}{\partial x_2} ... \frac{\partial f_n}{\partial x_n} ) \end{matrix}\right. [/math]

[math]\Delta X^{(k)}= \left\{\begin{matrix} \Delta (x_1)^{(k)} \\ \Delta (x_2)^{(k)} \\ ... \\ \Delta (x_n)^{(k)} \end{matrix}\right. [/math]

[math]F(x)[/math] - вектор-функция

[math]W(X^{(k)})[/math] - матрица Якоби, вычисленная для очередного приближения [math]F(X^{(k)})[/math] - вектор-функция, вычисленная для очередного приближения

Выразим вектор поправок [math]X^{(k)}=-W^{-1}(X^{(k)})*F(X^{(k)})[/math] :

[math]W^{-1}[/math], где [math]W^{-1}[/math]

Окончательная формула последовательных приближений метода Ньютона решения СНУ в матричной форме имеет вид:

[math]X^{(k+1)}=X^{(k)}=W^{-1}(X^{(k)})*F(X^{(k)})[/math]

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Основная вычислительная нагрузка приходится на

1) Решение СЛАУ: [math]F(X^{(k)})=\frac{\partial F(x^{(k)})}{\partial x} \Delta x^{(k)}[/math]

2)Численное вычисление Якобиана(если производные не даны): [math]\frac{\partial F(x^{(k)})}{\partial x}[/math]

1.4 Макроструктура алгоритма

Данный алгоритм использует два основных метода решения в каждой итерации, это нахождением матрицы Якоби и решение СЛАУ.

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1)Задаётся размерность системы [math]n[/math], требуемая точность, начальное приближённое решение [math]X=(x_i)_n[/math]

2)Вычисляются элементы матрицы Якоби [math]W=\left( {\partial f_i\over \partial x_i} \right)_{n,n}[/math]

3)Вычисляется обратная матрица [math]W^{-1} [/math]

4)Вычисляются вектор функция [math]F=(f_i)_n, f_i=f_i(x_1, x_2,..., x_n), i=1,...,n [/math]

5)Вычисляются вектор поправок [math] \Delta X=W_{-1}*F [/math]

6)Уточняется решение [math]X_{n+1}=X_n+\Delta X[/math]

7)Оценивается достигнутая точность [math]\delta = \max_{i=1,n} \Delta x_i^k[/math]

8)Проверяется условие завершения итерационного процесса [math]\delta\lt =\varepsilon[/math]

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Сперва стоит отметить, что итоговая сложность алгоритма зависит от того, насколько быстро он будет сходиться. Это в свою очередь зависит от заданного начального приближения [math]x^0[/math] и от условия остановки алгоритма [math]\varepsilon[/math]. Можно однако вычислить сложность одного шага итерации алгоритма.

Предполагаем, что у нас нет значений производных заданных функций

[math]f_1(.), f_2(.), ..., f_n(.)[/math].

Тогда используя формулу центральной разности для производной :

[math]f_i'(x) = (f(x+h) - f(x-h))/2h [/math],

мы находим приближённое значение производной в интересующей нас точке за 5 операций.

Учитывая, что в Якобиане содержится [math]n^2[/math] элементов - производные каждой функции по каждой переменной, - то для нахождения Якобиана нам суммарно требуется

[math]O(5n^2) = O(n^2)[/math]

операций. Сложность вычислений обратной матрицы

[math]W^{-1} [/math]

зависит от выбранного алгоритма решения полученной СЛАУ. Будем использовать метод Гаусса. В таком случае сложность составит

[math]O(n^3)[/math].

Таким образом сложность вычислительного ядра алгоритма составляет

[math]O(n^2)+O(n^3) = O(n^3)[/math]

для одного шага алгоритма.

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

Не смотря на то, что метод Ньютона является методом последовательных итераций, его можно распараллелить. Ресурс для параллелизма заключается в решение СЛАУ и вычислении Якобианов. Рассмотрим решение параллельным методом Гаусса на [math]p[/math] процессорах.

Сложность вычисление элементов матрицы Якоби - производных [math]\frac{\partial F(x^{(k)})}{\partial x}[/math] в случае, если они не заданы будет - [math]O(n^2/p)[/math].

Решение СЛАУ [math]F(X^{(k)}) = \frac{\partial F(x^{(k)})}{\partial x} \Delta x^{(k)}[/math] одним из параллельных методов имеет сложность [math]O(n^3/p)[/math].

Пусть алгоритм имеет [math]N[/math] итераций, тогда итоговая сложность будет: [math]O(N \cdot \frac{n^3}{p})[/math]

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: [math]n^2 + n[/math] функций от [math]n[/math] переменных, [math]n[/math] мерный вектор, [math]x^0[/math] - начальное приближение, [math]\varepsilon[/math] - точность решения.

Выходные данные: [math]n[/math] вещественных чисел

1.10 Свойства алгоритма

Для данного метода трудно универсально оценить соотношение последовательной и параллельной сложностей алгоритма, поскольку это зависит непосредственно от вида задаваемых нелинейных функций, способа решения СЛАУ и выбора начального приближения.

2 Программная реализация алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

Как уже было отмечено выше, характеристики реализации алгоритма сильно зависят от выбранного способа нахождения матрицы Якоби и решения СЛАУ.

Для примера рассмотрим реализацию с указанными в пункте 1.6 методами:

\begin{code}double derivative(double x, double h, std::function<double(double)> func) { return (func(x + h) - func(x - h)) / (2*h); }\end{code}

3 Литература

<references \> https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_Ньютона Тыртышников Е. Е. "Методы численного анализа" — М., Академия, 2007. - 320 c.

http://www.intuit.ru/studies/courses/4447/983/lecture/14931