每日一问之初识牛顿迭代法(Newton's method)

2019-01-02  本文已影响0人  捡个七

什么是牛顿迭代法?

今天在刷 LeetCode 的 sqrt(x) 这道题的时候,看到别人的解法中有使用牛顿迭代法。之前也看到这个方法很多次,但都没有去了解。今天正好就这个问题来稍微整理一下:

什么是牛顿法

在维基百科中的定义如下:

In numerical analysis, Newton's method (also known as the Newton–Raphson method), named after Isaac Newton and Joseph Raphson, is a method for finding successively better approximations to the roots (or zeroes) of a real-valued function. It is one example of a root-finding algorithm.

牛顿法是一种用于找到实数函数的根的近似值的方法,是求根算法中的一个代表。下面以一个例子来具体说明用牛顿法求根的过程。

一个变量中的 Newton-Raphson 方法实现如下,主要的想法来自这个视频,这个教授讲解的挺明白的,一共有 7 个视频,想了解更多的可以查看视频。

假设我们有一个连续的函数f(x),其在 x 轴上存在很多根(零点)。现在在 x 轴上取一初始点 x_1,该点对应的函数值为 f(x_1)。然后在该点的函数值附近画切线,切线与 x 轴的交点为 x_2。假设 x_2 = x_1 - △x,在由切线,x 轴及函数值f(x_1) 形成的三角形中,可以求得斜率 slope =\frac{f(x_1)}{△x},化解可得 △x = \frac{f(x_1)}{slope}。slope 即为函数在 x_1 处的导数,所以有 △x = \frac{f(x_1)}{f'(x_1)},最后代入得 x_2 = x_1 - \frac{f(x_1)}{f'(x_1)}。后面在 x_2 对应的函数值处取切线,然后开始新一轮的迭代。之后再循环这个过程,直到达到足够准确的值,这就是牛顿法求根的过程。过程中迭代的公式可以写成:x_{n+1}=x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}

为什么可以用它来求解开方问题?

根据上面的基本介绍,牛顿法是用于求解一个实数函数的根的近似值的方法。然而开方问题可以看成是对方程 x^2 - n =0 求根的问题,所以就可以用牛顿法来求解:首先可以得知 f(x) = x^2 - n ,f'(x) = 2x,所以迭代公式为 x_{n+1}=x_{n} - \frac{ x_{n}^2 - n}{2x_{n}} = \frac{x_n + \frac{n}{x_n}}{2}。

依据该迭代公式,对应 LeetCode 的 sqrt(x) 这道题写成 Python 代码就会很简洁,比二分法要简洁多了,且运行时间也快一些。

class Solution:
    def mySqrt(self, x):
        """
        :type x: int
        :rtype: int
        """       
        
        """
        # 采用二分法
        low, high = 0, x
        while(low <= high):
            mid = int((low + high) / 2)
            if mid*mid > x :
                high = mid - 1
            elif mid*mid < x:
                low = mid + 1
            else:
                return mid

        
        return low - 1
        """
        # 采用牛顿迭代法
        r = x
        while r*r > x:
            r = int((r + x/r) / 2)
        
        return r 

参考

[1]. Newton's method - wikipedia
[2]. Calculus: Newton's Method (1 of 7) Basics Continued: Roots of Functions

*P.S:文中有错欢迎指出,互相学习。

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