• 検索結果がありません。

● 前回の講義のまとめ •

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "● 前回の講義のまとめ •"

Copied!
5
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

● 前回の講義のまとめ

• e

の近似値を計算する方法としては,

e x

のテイラー展開

e x = X

k=0

x k

k! (1)

を用いる方法がある.

• π

の近似値を計算する他の方法としては, arctan(x)のテイラー展開

arctan(x) = X

k=0

( − 1) k x 2k+1

2k + 1 (2)

を用いる方法がある.

これらいずれの方法も,以下の問題がある.

– e

の近似値を求めるためには, (1)

x = 1

として用いる必要があり,

π

の近似値を求めるため には, (2)

x = 1

として用いる必要がある. そのため,それぞれの巾級数が

x = 1

で収束して いる必要がある.

– (1)

または

(2)

を計算する際には, 無限級数の部分和(k

= n

までの和)を計算する必要があり, そのための誤差(打ち切り誤差)を評価する必要がある.

前者の問題については,それぞれの巾級数の収束半径を求める必要がある.

– (1)

の右辺の巾級数の収束半径は

であるので,

x = 1

のとき右辺の巾級数は絶対収束し,

e = X

k=0

1

k! (3)

をみたす.

– (2)

の右辺の巾級数の収束半径は

1

であるので,

x = 1

のとき右辺の巾級数が収束して,

π

4 = X

k=0

( − 1) n

2k + 1 (4)

がなりたつかどうかは,収束半径の議論だけではわからない. しかし,実際,

P ( − 1)

n

(2k+1)!

は収束し,

Abel

の定理より, (4)が成り立つ.

打ち切り誤差の評価は以下のようになる.

– (3)

の右辺の級数の

k = n

までの部分和

a n =

n

X

k=0

1 k!

e

との誤差は以下の評価をみたす.

| e − a n | = X

k=n+1

1 k! ≤ 1

n!

したがって,打ち切り誤差が

ǫ

未満,すなわち,

| e − a n | < ǫ

を満たすようにするためには,

1

n! < ǫ

をみたす最小の

n

まで計算すればよい.

(2)

– (4)

の打ち切り誤差を議論するために,有限の等比級数

n

X

k=0

( − x 2 ) k = 1 + x 2k+1 1 + x 2

を考える. この両辺を積分することにより,

arctan(x) −

n

X

k=0

( − 1) k x 2k+1 2k + 1)

≤ Z x

0

t 2k+1 1 + t 2 dt ≤

( O(n 1 ), x = 1,

O(x 2n+2 ), | x | < 1. (5)

を得る. このことから,

π/4

の近似値を得るために

(2)

x = 1

で利用することは得策ではな いことがわかる.

• π = 4 arctan(1)

の値を近似するには,マチンの公式

arctan(1) = arctan(1/5) − 4 arctan(1/239)

などの

(2)

を小さな

x

で計算する公式を利用する必要がある.

• | x | < 1

の場合の

(2)

の打ち切り誤差は

(5)

より,

arctan(x) −

n

X

k=0

( − 1) k x 2k+1 2k + 1)

≤ x 2n+2 2n + 2

となるので,

x 2n+2 < ǫ(2n + 2)

をみたす最小の

n

まで計算すればよい.

なめらかな関数

f (x)

の零点を計算する方法として,区間縮小法とニュートン法がある.

連続関数

f [a, b] −→ R

が, [a, b]上単調増加であり,

f (a) < 0, f (b) > 0

をみたすとき,中間値の定理

より,

f (x) = 0

のただ一つの零点

α

(a, b)

に存在する. このことを利用して,以下の区間縮小法に

より

α

の近似値を得ることができる.

– m = (a + b)/2

とおき,

f (m) > 0

のとき,

α ∈ (a, m)

がなりたつ. 逆に

f (m) < 0

ならば

α ∈ (m, b)

が成り立つ.

– α

の近似値を絶対誤差

ǫ

で求めるためには,それぞれのステップで得られた区間の幅

b n − a n

b n − a n < 2ǫ

を満たすまで上記のステップを繰り返し,

α

の近似値として

(a n + b n )/2

とすれ ばよい.

• C 2

級の関数

f [a, b] −→ R

が, [a, b]上単調増加であり,下に凸,

f (a) < 0, f (b) > 0

をみたすとき,

f (x) = 0

のただ一つの零点

α

(a, b)

に存在する. この零点

α

の近似値を得る方法として,以下の

ニュートン法がある.

– x 0 = b

ととり,

{ x n }

x n+1 = x n − f (x n ) f (x n )

で定める. これは, (x

n , f (x n ))

における

y = f (x)

のグラフの接線と

x

軸との交点を

x n+1

することに他ならない.

(3)

– f (x)

の零点が単根で,ニュートン法が適用可能な時, ニュートン法による零点

α

の近似列

{ x n }

| x n+1 − α | ≤ C | x n − α | 2

をみたす. (二次収束する)

一般に数列

{ x n }

α

に収束することが保証されていても,

| x n − x n − 1 |

を評価することにより

| x n − α |

を評価することはできない.

数列

{ x n }

α

に収束し,その収束が二次収束の時,

| x n+1 − x n | ≤ ǫ 2 | x n |

ならば

| x n − α | ≤ ǫ | α |

が成り立つ. すなわち,ニュートン法で単根の場合には,繰り返しの終了条件としてこの条件を 使うことができる.

● 講義資料

▼ 講義予定

ニュートン法と逐次近似

収束の加速

▼ 計算結果

★ 多角形近似による

π

の計算の加速

1e-16 1e-14 1e-12 1e-10 1e-08 1e-06 0.0001 0.01 1

1 10 100 1000 10000 100000

None Romberg 1 Romberg 2 Aitken

(4)

● 実習内容

1.

第3回の講義内容の円周率の値の近似値を求める計算(方法3)の収束を, Ronberg加速を用いて加 速計算しなさい.

2.

第3回の講義内容の円周率の値の近似値を求める計算(方法3)の収束を, Ronberg加速を2段用い て加速計算しなさい.

3.

第3回の講義内容の円周率の値の近似値を求める計算(方法3)の収束を, Aitken加速を用いて加速 計算しなさい.

4.

ニュートン法を

f (x) = (x + 1)(x − 1) 2

に適用し, その計算を

Romberg

加速または

Aitken

加速を 用いて加速計算しなさい.

● レポート問題

★ レポート問題

以下の問題は評価対象のレポート問題です.

【レポート問題

02】

ニュートン法を用いて

f (x) = x 2 − cos(x)

の正の零点の近似値を相対誤差

10 12

求めるプログラムを書きなさい. また,

f [a, b] −→ R

[a, b]

で単調増加,下に凸,

f (a) < 0, f (b) > 0

をみたすとき,

x 0 = b

ととったニュートン法の列

{ x n }

が, [a, b]内の

f (x)

の唯一の零点

α

に収束 することを証明し,ある

C > 0

が存在して,

| x n+1 − α | ≤ C | x n − α | 2

をみたすことを証明しなさい. さらにこの時,

| x n+1 − x n | ≤ ǫ 2 | x n |

ならば

| x n − α | ≤ ǫ | α |

が成り立つことを示し,この主張がニュートン法の収束判定にどのように利用できるかをのべなさい.

この問題については,

A: 10

B: 6

C: 0

と採点します. (中間的な点をつける可能性あり)

★ 注意事項

【締め切り】 問題

02

については,電子メールで提出する場合には,2009年6月10日(水)14:0 0までに届くように提出すること. 「計算結果の考察」をレポート用紙に書いたもので提出する場合 には,2009年6月10日(水)の講義時間に提出すること. (教育実習等がある場合には申し出 てください. 締め切りを延長します)

(5)

★ レポート問題

(Extra)

以下の問題は評価対象のレポート問題ですが,この問題を「評価の点の満点」にはカウントしません.(つ まり,以下の問題での得点は「ボーナスポイント」となります.)

【レポート問題

E01

f (x) = (x − 1) 3 (x + 1)

の正の零点の近似値を, ニュートン法の近似列を

Aitken

加速をすることにより,相対誤差

10 12

で求めるプログラムを書きなさい.

【レポート問題

E02

ニュートン法で

f

を計算するところを「微分商」に置き換えたもの,すなわち,

x n+1 = x n − f (x n ) x n − x n − 1

f (x n ) − f (x n − 1 )

によって

f (x) = 0

の解を求める方法を割線法と呼ぶ.

なめらかな関数

f [a, b] −→ R

[a, b]

で単調増加,下に凸,

f (a) < 0, f (b) > 0

の時,

x 0 , x 1

を適切 にとったとき,割線法による近似列

{ x n }

は, [a, b]内の

f (x)

のただひとつの零点に収束することを 示し,その近似誤差

ǫ n = | x n − α |

は,ある

L > 0

C > 0

が存在して,

ǫ n+1 ≤ Lǫ n ǫ n − 1 , ǫ n+1 ≤ Cǫ p n , p = 1 + √ 5 2

をみたすことを証明しなさい. さらに,

x n

が相対誤差

ǫ

α

を近似しているための, 割線法のプロ グラム内で判定可能な条件を導きなさい.

問題

E01

については,

10

点満点

,

問題

E02

については,

20

点満点で採点します. (ともに中間的な点を つける可能性あり)また,これら

Extra

な問題の締め切りは2009年8月半ばとし,提出方法は他の問題 と同じとします. (詳細な締め切りは,最終回の講義でお知らせします)

参照

関連したドキュメント

[r]

A が正方行列で正則でない場合も含んだ Gauss-Jordan の消去法のアルゴリズムは以下のよう なものとなる...

[r]

[r]

また, クッ タの3次公式とホインの3次公式が, それらの条件を満たすことを示しなさい.. これらの問題については, A: 10 点, C: 0

反復法も Gauss-Seidel の反復法もともに収束する.. 収束の速度は

[r]

古典的な尤度比検定 (deviance 差が χ 2 分布にしたがうと仮定) このふたとおりを説明します.まずは parametric bootstrap