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高中数学配套课件第1部分第三章31312用二分法求方程的近似解目录二分法简介二分法的基本步骤用二分法求解方程的近似解二分法的应用实例二分法的注意事项和误差分析01二分法简介Part0102二分法的定义它基于函数的零点存在定理,通过不断缩小搜索区间来找到方程的近似解。二分法是一种通过不断将区间一分为二来逼近方程根的数值方法。二分法的基本思想选择一个初始区间,并确定一个目标精度。重复上述步骤,直到达到目标精度。找到区间的中点,并检查中点处的函数值。根据函数值在左右两侧的表现,将区间缩小为更小的子区间。二分法的适用范围二分法适用于求解实数范围内的单根或重根问题。适用于连续且在区间内单调变化的函数。不适用于多根或非单调函数的情况。02二分法的基本步骤PartSTEP01STEP02STEP03确定初始区间确定初始区间的目的是为了缩小搜索范围,以便更快地找到方程的近似解。在确定初始区间时,需要考虑方程的性质和已知条件,以确保所选区间包含解。确定初始区间是求解方程近似解的第一步,通常选择包含解的区间作为初始区间。中点的计算公式为:$x_{mid}=frac{x_1+x_2}{2}$,其中$x_1$和$x_2$分别是初始区间的左右端点。计算中点是二分法中关键的一步,中点的计算精度直接影响最终求解的精度。中点是初始区间的中点,通过计算中点可以将初始区间一分为二。计算中点判断中点处的函数值是二分法中的重要步骤,需要根据函数在$x_{mid}$处的值来判断解所在的区间。如果函数在$x_{mid}$处的值为正,则解在$x_{mid}$的右侧;如果函数值为负,则解在$x_{mid}$的左侧。判断中点处的函数值有助于缩小搜索范围,加速求解过程。判断中点处的函数值根据判断中点处的函数值结果,需要决定新的区间,即选择包含解的子区间继续进行搜索。如果函数值在$x_{mid}$处为正,则选择$x_{mid}$右侧的区间作为新的搜索区间;如果函数值为负,则选择$x_{mid}$左侧的区间作为新的搜索区间。决定新的区间是二分法中的关键步骤,它决定了最终求解的精度和速度。决定新的区间重复以上步骤,直到满足精度要求或搜索区间长度足够小为止。在重复步骤时,需要不断更新搜索区间和计算中点,并根据中点处的函数值判断解所在的区间。当满足精度要求或搜索区间长度足够小时,即可得到方程的近似解。重复步骤直至满足精度要求03用二分法求解方程的近似解Part求解一元方程的近似解定义域和值域确定一元方程的定义域和值域,以便确定求解的区间范围。精度要求设定一个精度要求,当区间长度小于该精度时,停止迭代,输出近似解。初始区间选择一个初始区间,其中包含方程的根。迭代过程根据二分法原理,不断将初始区间一分为二,并选取合适的点进行检验,逐步逼近方程的根。1423求解多元方程的近似解线性化将多元方程组转化为一系列一元方程,每个一元方程对应一个变量的解。分区求解将定义域划分为若干个小区间,每个小区间内近似为一元方程。迭代过程对每个小区间应用二分法,逐步逼近该区间内的一元方程的根。精度要求设定一个精度要求,当区间长度小于该精度时,停止迭代,输出近似解。求解非线性方程的近似解线性化将非线性方程通过泰勒级数展开或其它方法转化为线性方程或一元方程。精度要求设定一个精度要求,当区间长度小于该精度时,停止迭代,输出近似解。初始条件和边界条件根据问题的实际情况,设定初始条件和边界条件。迭代过程对转化后的线性方程或一元方程应用二分法,逐步逼近方程的根。04二分法的应用实例Part用二分法求解一元方程的近似解的实例实例1求解方程$f(x)=x^3-x-1=0$的近似解。实例2求解方程$ln(x)=2$的近似解。实例3求解方程$xsin(x)=1$的近似解。求解方程组$begin{cases}x+y=1xy=2end{cases}$的近似解。实例1实例2实例3求解方程组$begin{cases}x+y+z=1xyz=2end{cases}$的近似解。求解方程组$begin{cases}x-y=1y-z=2z-x=3end{cases}$的近似解。030201用二分法求解多元方程的近似解的实例STEP01STEP02STEP03用二分法求解非线性方程的近似解的实例实例1求解方程$sin(x)=x$的近似解。实例2实例3求解方程$xln(x)=1$的近似解。求解方程$e^x=x$的近似解。05二分法的注意事项和误差分析Part初始区间选择收敛性判断停止条件异常处理使用二分法的注意事项在每一步迭代中,需要判断新的区间长度是否小于预设的精度要求,以决定是否继续迭代。当区间长度小于预设的精度要求时,应停止迭代,并输出近似解。当迭代过程中出现无法计算的中间值或区间长度不减反增时,应停止迭代,并考虑是否需要重新选择初始区间或调整精度要求。选择一个合适的初始区间,使得该区间内包含方程的根。初始区间的选择会影响二分法的收敛速度和精度。区间长度越短,误差越小。因此,选择合适的初始区间和迭代过程中的区间长度是关键。区间长度与误差关系随着迭代次数的增加,误差会逐渐减小。但迭代次数过多也可能导致计算量增加,影响效率。迭代次数与误差关系
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