利用《计算方法与实现》课程学到的一些数值计算方法,对一个实际问题进行求解。需要编写代码实现问题的解决过程。最后需要撰写一篇论文。论文中要求清晰的描述实际问题是什么,问题的解决思路,问题的解决结果等。还

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利用《计算方法与实现》课程学到的一些数值计算方法,对一个实际问题进行求解。需要编写代码实现问题的解决过程。最后需要撰写一篇论文。论文中要求清晰的描述实际问题是什么,问题的解决思路,问题的解决结果等。还

2024-07-16 07:25| 来源: 网络整理| 查看: 265

题目:利用数值计算方法解决非线性方程组问题

摘要:本文将介绍如何利用《计算方法与实现》课程学到的一些数值计算方法,来解决一个非线性方程组问题。我们将使用牛顿法来迭代地求解这个问题,并通过编写代码来实现这一过程。最后,我们将撰写一篇论文来描述这个问题、解决思路、解决结果等,并提供源代码。

背景介绍:非线性方程组问题在科学和工程中非常常见,它们的解决对于许多应用具有重要意义。例如,在物理学中,非线性方程组可用于描述流体动力学、电磁场等问题;在金融学中,它们可用于模拟股票价格变化等。由于非线性方程组的解不能通过直接求解得到,因此需要使用数值计算方法来求解。

主体内容:我们考虑的非线性方程组为:

f(x, y) = x^3 + y^3 - xy = 0g(x, y) = x^2 + y^2 - 1 = 0

这是一个双方程组,其中 f(x, y) 和 g(x, y) 是非线性函数。我们将使用牛顿法来迭代地求解这个问题。牛顿法的迭代公式为:

x_k+1 = x_k - f(x_k, y_k) / (∂f/∂x(x_k, y_k))y_k+1 = y_k - f(x_k, y_k) / (∂f/∂y(x_k, y_k))

我们需要计算这两个偏导数,然后使用迭代公式来更新 x_k 和 y_k。代码实现如下:

import numpy as npdef f(x, y): return x**3 + y**3 - x*ydef g(x, y): return x**2 + y**2 - 1def df_dx(x, y): return 3*x**2 - ydef df_dy(x, y): return 3*y**2 - xdef dg_dx(x, y): return 2*xdef dg_dy(x, y): return 2*ydef newton_raphson(x0, y0, epsilon=1e-6, max_iter=1000): x, y = x0, y0 for i in range(max_iter): dx = -(f(x, y) * dg_dx(x, y) - g(x, y) * df_dx(x, y)) / \ (df_dx(x, y) * dg_dy(x, y) - df_dy(x, y) * dg_dx(x, y)) dy = -(f(x, y) * dg_dy(x, y) - g(x, y) * df_dy(x, y)) / \ (df_dx(x, y) * dg_dy(x, y) - df_dy(x, y) * dg_dx(x, y)) x, y = x + dx, y + dy if np.abs(dx)


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