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뉴턴-랩슨 방법
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1. 개요[편집]
Newton–Raphson method
미분가능한 함수 [math(f\colon\left[a, b\right]\to\mathbb{R})]에 대해 [math(x)]에 대한 방정식 [math(f{\left(x\right)}=0)]의 근의 근삿값을 구하는 알고리즘.
2. 상세[편집]
구간 [math(\left[a, b\right])]에서 임의로 원소 [math(x_0)]를 택하고 다음과 같은 점화식을 정의한다.
그러면 특정 조건하에서는 극한값 [math(\displaystyle \lim_{n\to\infty}x_n)]이 존재하고 그 극한값이 방정식의 근이 된다.
3. 예시[편집]
3.1. 방정식 해의 근삿값 구하기[편집]
예제는 [math(\sqrt{2})]이다.
[math(\sqrt{2})]는 방정식 [math({x}^{2}-2=0)]의 한 근이다. [math(f\left ( x \right )=x^{2}-2)]로 놓으면 [math(f'\left(x\right)=2x)]이므로 점화식은 다음과 같다.
[math(x_0=2)]라고 하면 다음과 같이 계산된다. 볼드체는 실제 값과 일치하는 자릿수.
근에 빠른 속도로 수렴하는 것을 볼 수 있다.
3.2. 지수함수 해의 근삿값 구하기[편집]
예제 식은 [math(e^{x}-5x-13=0)]이다.
[math(\begin{cases}f\left ( x \right )=e^{x}-5x-13 \\ f'\left ( x \right )= e^{x}-5\end{cases})]로 놓자.
그러면 점화식은 다음과 같다.
[math(\displaystyle x_{n}=x_{n-1}-\frac{e^{x_{n-1}}-5x_{n-1}-13}{e^{x_{n-1}}-5})]
[math(x_0=2.5)]라 하면참고로 정확한 값은
[math(x=-\dfrac{1}{5}\left(W_ z(-\frac{1}{5e^{\frac{13}{5}}+13})\right),z \in \mathbb{Z})]이고 [math(W_z)]에 대해서는 람베르트 W 함수에 대해 참고
4. 주의할 점[편집]
- 초깃값을 설정하는데 공을 들일 필요가 있다. 영 좋지 않은 초깃값을 선택하면 근을 찾는 데 많은 시간이 소모될 수 있음은 물론, 값이 수렴하지 않고 발산하는 경우도 생길 수 있다. 통계학에서 추정에 활용될 때는 주로 적률이용추정량(Method of Moment Estimator)이 초깃값으로 선택된다.
- (초깃값을 정확한 해로 정한 것이 아니라면) 아무리 반복해도 그 해에 무한히 수렴하는 근삿값이 구해질 뿐 정확한 값이 나오진 않는다. 때문에 유효숫자를 정해두고 거기까지만 계산하여 더 이상 변화가 없을 때 끊는 방식으로 주로 사용한다.
5. 기타[편집]
여담으로 2015개정 교육과정 미래엔 미적분 교과서에 등장한다.
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