Wstęp do metod numerycznych 9. Miejsca zerowe wielomianów. P. F. Góra

Podobne dokumenty
Wstęp do metod numerycznych Miejsca zerowe wielomianów Układy równań algebraicznych. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych 9a. Układy równań algebraicznych. P. F. Góra

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Elementy metod numerycznych

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych 9. Rozwiazywanie równań algebraicznych. P. F. Góra

Wielomiany podstawowe wiadomości

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Wstęp do metod numerycznych 9. Minimalizacja: funkcje jednej zmiennej. P. F. Góra

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Zagadnienia - równania nieliniowe

Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie. P. F. Góra

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Wstęp do metod numerycznych 5. Numeryczne zagadnienie własne. P. F. Góra

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra

Wielomiany podstawowe wiadomości

Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie. P. F. Góra

Wstęp do metod numerycznych Algebraiczna metoda gradientów sprzężonych. P. F. Góra

Zaawansowane metody numeryczne

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 3. Numeryczne zagadnienie własne

Wstęp do metod numerycznych 11. Minimalizacja: funkcje jednej zmiennej. P. F. Góra

RÓWNANIA NIELINIOWE Maciej Patan

3a. Wstęp: Elementarne równania i nierówności

Wstęp do metod numerycznych Zadania numeryczne 2016/17 1

Wstęp do metod numerycznych 11. Minimalizacja: funkcje wielu zmiennych. P. F. Góra

Liczby zespolone. P. F. Góra (w zastępstwie prof. K. Rościszewskiego) 27 lutego 2007

Wstęp do metod numerycznych Zagadnienia wstępne Uwarunkowanie. P. F. Góra

Iteracyjne rozwiązywanie równań

Wykład z równań różnicowych

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Metody numeryczne. Równania nieliniowe. Janusz Szwabiński.

czyli o szukaniu miejsc zerowych, których nie ma

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

ZADANIA OPTYMALIZCJI BEZ OGRANICZEŃ

Rozwiązywanie równań nieliniowych

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja QR i SVD. P. F. Góra

Uniwersyteckie Koło Matematyczne - Tajemnicza liczba e.

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

KADD Minimalizacja funkcji

Matematyka dyskretna dla informatyków

Wybrane metody przybliżonego. wyznaczania rozwiązań (pierwiastków) równań nieliniowych

Wstęp do metod numerycznych 12. Minimalizacja: funkcje wielu zmiennych. P. F. Góra

Obliczenia naukowe Wykład nr 6

Rozwiązywanie zależności rekurencyjnych metodą równania charakterystycznego

Zaawansowane metody numeryczne

Rozdział 2. Liczby zespolone

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Faktoryzacja LU. P. F. Góra

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Rozwiązywanie równań nieliniowych i ich układów. Wyznaczanie zer wielomianów.

Wielomiany. dr Tadeusz Werbiński. Teoria

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

Optymalizacja ciągła

Metody numeryczne w przykładach

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

1 Układy równań liniowych

1 Równania nieliniowe

4. Równania Cauchy ego Riemanna. lim. = c.. dz z=a Zauważmy, że warunkiem równoważnym istnieniu pochodnej jest istnienie liczby c C, takiej że

Wartości i wektory własne

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 10. Dwupunktowe problemy brzegowe (BVP, Boundary Value Problems)

Dane są wielomiany, i. Znajdź wielomian. Iloczyn dwóch wielomianów jest wielomianem, suma dwóch wielomianów jest wielomianem.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE

Interpolacja. Marcin Orchel. Drugi przypadek szczególny to interpolacja trygonometryczna

Całkowanie numeryczne przy użyciu kwadratur

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

Funkcje analityczne. Wykład 12

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. prof. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska

KADD Minimalizacja funkcji

Metody Numeryczne w Budowie Samolotów/Śmigłowców Wykład I

Metoda eliminacji Gaussa

Obliczenia naukowe Wykład nr 2

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

3. Interpolacja. Interpolacja w sensie Lagrange'a (3.1) Dana jest funkcja y= f x określona i ciągła w przedziale [a ;b], która

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Całka nieoznaczona, podstawowe wiadomości

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A

Otrzymaliśmy w ten sposób ograniczenie na wartości parametru m.

Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie III A LP

Metody numeryczne. materiały do wykładu dla studentów

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Teoria. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

III. Wstęp: Elementarne równania i nierówności

Rozdział 2. Liczby zespolone

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Rozwiązywanie układów równań liniowych

przy warunkach początkowych: 0 = 0, 0 = 0

Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa i faktoryzacja LU. P. F. Góra

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

Metody numeryczne. dr Artur Woike. Ćwiczenia nr 2. Rozwiązywanie równań nieliniowych metody połowienia, regula falsi i siecznych.

Lab 10. Funkcje w argumentach funkcji metoda Newtona. Synonimy nazw typów danych. Struktury. Tablice struktur.

Metody Numeryczne. Wojciech Szewczuk

Numeryczne rozwiązywanie równań i układów równań

Bardzo łatwa lista powtórkowa

Transkrypt:

Wstęp do metod numerycznych 9. Miejsca zerowe wielomianów P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2014

Podstawowe Twierdzenie Algebry Rozwiazywanie równań wielomianowych P n (z) = a n z n + a n 1 z n 1 + + a 1 z + a 0 = 0 (1) jest jednym z nielicznych przypadków, w których chcemy poznać wszystkie pierwiastki równania nieliniowego. Dzieje się tak z dwu powodów: Po pierwsze, równania wielomianowe maja duże znaczenie praktyczne. Po drugie, mamy potężne narzędzie teoretyczne: Twierdzenie 1. Podstawowe Twierdzenie Algebry: Wielomian stopnia n ma na płaszczyźnie zespolonej dokładnie n pierwiastków, przy czym pierwiastki wielokrotne liczy się z ich krotnościami. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 2

Podstawowe twierdzenie algebry nie jest konstruktywne nie daje sposobu poszukiwania pierwiastków ale zapewnia przynajmniej to, że wiemy, czego szukać. Jest to częsty przykład sytuacji, w której silny, choć niekonstruktywny wynik teoretyczny, znacznie ułatwia stosowanie metod numerycznych. Ponieważ Podstawowe Twierdzenie Algebry nie wyróżnia w żaden sposób pierwiastków rzeczywistych, w tym wykładzie będziemy, w zasadzie, traktować wszystkie pierwiastki (i wielomiany) jak zespolone. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 3

Obliczanie wartości wielomianu Obliczanie wartości wielomianu za pomoca wielokrotnego wywoływania funkcji bibliotecznej obliczajacej potęgę jest bardzo kosztowne, zwłaszcza w przypadku argumentu zespolonego! Znacznie bardziej efektywne jest wyliczanie kolejnych potęg za pomoca mnożenia i obliczanie wielomianu poczawszy od wyrazu wolnego: 0: P = a 0, y = 1, k = 0 1: k = k + 1 2: y = z y 3: P = P + a k y 4: Jeżeli k < n GOTO 1, jeżeli k = n, KONIEC. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 4

Algorytm Hornera Powyższy algorytm można jeszcze uprościć. W tym celu zauważmy, że P n (z) = a n z n + a n 1 z n 1 + + a 2 z 2 + a 1 z + a 0 = ( an z n 1 + a n 1 z n 2 + + a 2 z + a 1 ) z + a0 = (( an z n 2 + a n 1 z n 3 ) ) + + a 2 z + a1 z + a0 = = ( (( ) ) )... an z + a n 1 z + an 2 z + + a1 z + a0. (2) Algorytm Hornera ma o połowę mniej mnożeń, niż poprzedni algorytm: 0: P = a n, k = n 1: k = k 1 2: P = P z + a k 3: Jeżeli k > 0 GOTO 1, jeżeli k = 0 KONIEC. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 5

Wpływ zaburzeń współczynników W obliczeniach praktycznych współczynniki wielomianów, których pierwiastków poszukujemy, rzadko znamy w sposób dokładny. Najczęściej sa one wynikiem jakichś poprzednich obliczeń, sa zatem obarczone pewnymi błędami. Jaki jest wpływ błędów współczynników na wartości znalezionych numerycznie miejsc zerowych? Niech dokładny wielomian ma postać jak w (1) i niech z 0 będzie jego dokładnym pierwiastkiem. Przypuśćmy dalej, że dokładne wartości współczynników a k nie sa znane zamiast tego znamy wartości przybliżone ã k = a k + δ k, przy czym k : δ k 1. Poszukujemy pierwiastków wielomianu zaburzonego: P n (z) = ã n z n + ã n 1 z n 1 + + ã 1 z + ã 0 = 0 (3) Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 6

Spodziewamy się, że miejsce zerowie wielomianu (3) jest zaburzonym miejscem zerowym wielomianu (1): P n ( z 0 ) = 0 z 0 = z 0 + ε, ε 1. Mamy Zauważmy, że 0 = P n (z 0 ) = a n z n 0 + a n 1z n 1 0 + + a 1 z 0 + a 0 (ã n δ n )( z 0 ε) n + (ã n 1 δ n 1 )( z 0 ε) n 1 +... ( z 0 ε) k = +(ã 1 δ 1 )( z 0 ε) + (ã 0 δ 0 ). (4) k l=0 ( k l ) z k l 0 ( 1)l ε l z k 0 k zk 1 0 ε, (5) gdyż wyższe potęgi ε możemy zaniedbać. Zaniedbujemy też iloczyny δ k ε. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 7

Zatem ã n 1 z n 1 = 0 = P n (z 0 ) ã n z 0 n nã n z 0 n 1 ε + δ n z 0 n + 0 (n 1)ã n 1 z 0 n 2 ε + δ n 1 z 0 n 1 +... n ã k z 0 k } k=0{{} P n ( z 0 )=0 n kã k z k 1 0 } k=1 {{} P n ( z 0) ε + n k=0 δ k z k 0. (6) Ostatecznie otrzymujemy następujace oszacowanie wpływu zaburzeń współczynników na zaburzenie miejsca zerowego wielomianu: ε n k=0 δ k z k 0 P n( z 0 ). (7) Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 8

Przykład Wilkinsona Wilkinson podał następujacy przykład: Rozpatrujemy wielomian W (z) = (z + 1)(z + 2) (z + 20). (8) Jego miejscami zerowymi sa liczby całkowite ujemne 1, 2,..., 20. Załóżmy, że w wielomianie (8) zaburzamy tylko jeden współczynnik: δ 19 = 2 23 10 7, δ k 19 = 0 Jak zmieni się położenie miejsca zerowego z 0 = 20? W ( 20) = 19! Oszacowanie (7) daje ε 10 7 20 19 4.4. (9) 19! Zaburzenie miejsca zerowego jest siedem rzędów wielkości większe od zaburzenia pojedynczego współczynnika! (W rzeczywistości miejsca zerowe tak zaburzonego wielomianu staja się nawet zespolone.) Zagadnienie znajdywania miejsc zerowych wielomianów może być źle uwarunkowane! Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 9

Zaburzenia wielokrotnych miejsc zerowych Oszacowanie (7) załamuje się dla miejsc zerowych o krotności większej od jeden (w takich miejscach zerowych znika także pochodna wielomianu). Oznacza to, że z wielokrotnym miejscem zerowym może stać się coś strasznego po niewielkim zaburzeniu współczynników wielomianu istotnie, w takiej sytuacji wielokrotne miejsce zerowe na ogół rozszczepia się na miejsca jednokrotne, leżace w pewnym niewielkim dysku na płaszczyźnie zespolonej. Rozpatrzmy następujacy przykład: Rozważmy wielomian Q(x) = 39205740x 6 147747493x 5 + 173235338x 4 + 2869080x 3 158495872x 2 + 118949888x 28016640 (10a) ( = 17 3 19 20 21 x + 20 ) ( x 16 ) 3 ( x 18 ) ( x 19 ). (10b) 21 17 19 20 Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 10

Znalezienie miejsc zerowych wielomianu w postaci (10b) jest trywialne. Numeryczne znalezienie miejsc zerowych tego samego wielomianu danego w postaci (10a) może być bardzo trudne. Co więcej, jeżeli wielomian (10) zaburzymy zwiększajac lub zmniejszajac wyraz wolny o 1 jest to mała zmiana, gdyż 1/28016640 < 10 8 miejsca zerowe, i to nie tylko potrójne miejsce zerowe, przeniosa się z osi rzeczywistej na płaszczyznę zespolona. W praktyce numerycznej jeśli otrzymamy grupę leżacych blisko numerycznych miejsc zerowych, czasami trudno jest rozstrzygnać, czy sa one naprawdę różne, czy też na skutek skończonej dokładności, z jaka znamy współczynniki, reprezentuja one rozszczepione miejsce wielokrotne. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 11

0.04 0.03 miejsca zerowe Q(x) miejsca zerowe Q(x)+1 miejsca zerowe Q(x)-1 0.02 0.01 0-0.01-0.02-0.03 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 Dokładne miejsca zerowe wielomianu (10) oraz znalezione numerycznie miejsca zerowe wielomianów Q(x) ± 1. Strzałka wskazuje trzykrotne miejsce zerowe wielomianu Q(x). Rysunek pokazuje tylko miejsca zerowe o dodatnich częściach rzeczywistych miejsce zerowe leżace w 20/21 nie zmienia się zauważalnie przy takich zaburzeniach wielomianu. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 12

Co robić?! Potrzebujemy dwu rzeczy: 1. Metody numerycznego poszukiwania miejsc zerowych dedykowanej do poszukiwania miejsc zerowych wielomianów. Metoda taka jest metoda Laguerre a. 2. Właściwej strategii postępowania. Polega ona na obniżaniu stopnia (deflacji) wielomianu po każdorazowym znalezieniu jego miejsca zerowego porzez dzieleniu wielomianu przez (z z 0 ), gdzie z 0 jest znalezionym miejscem zerowym i wygładzaniu znalezionych miejsc zerowych przy pomocy pierwotnego, niewydzielonego wielomianu. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 13

Metoda Laguerre a Niech P n (z) będzie wielomianem stopnia n. Metoda Laguerre a zadana jest następujac a iteracja: n P n (z z i+1 = z i i ) P n(z i ) ± (n 1) ( (n 1) [ P n(z i ) ] 2 n Pn (z i ) P n(z i ) ), (11) gdzie znak w mianowniku wybieramy tak, aby moduł mianownika był większy. Jeżeli wszystkie miejsca zerowe P n sa pojedyncze i rzeczywiste, można pokazać, że metoda (11) jest zbieżna sześciennie dla dowolnego (rzeczywistego) przybliżenia poczatkowego; bardzo techniczny dowód tego faktu można znaleźć u Ralstona. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 14

W wypadku ogólnym metoda jest zbieżna sześciennie do wszystkich pojedynczych miejsc zerowych (rzeczywistych i zespolonych), metoda jest zbieżna liniowo do wielokrotnych miejsc zerowych, przypadki braku zbieżności sa bardzo rzadkie; w nielicznych przypadkach, w których metodzie grozi stagnacja, można ja przerwać wykonujac jeden-dwa kroki metoda Newtona, a potem powrócić do metody Laguerre a. Metoda Laguerre a jest metoda z wyboru przy poszukiwaniu (rzeczywistych i zespolonych, pojedynczych i wielokrotnych) miejsc zerowych wielomianów. Można jej także używać do poszukiwania miejsc zerowych funkcji analitycznych, lokalnie rozwijalnych w szereg potęgowy do wyrazów rzędu n. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 15

Jeżeli porównamy metodę Laguerre a (11) z wyprowadzaona w poprzednim wykładzie metoda oparta o rozwinięcie w szereg Taylora do drugiego rzędu z i+1 = z i 2f(z i ) f (z i ) ± [f (z i ) ] 2 2f(zi )f (z i ). (12) widzimy, że metoda Laguerre a jest do niej podobna, ale lepsza, gdyż uwzględnia stopień wielomianu. Metoda Laguerre a wymaga obliczania drugiej pochodnej, ale w wypadku wielomianów jest to bardzo proste. Metoda Laguerre a, nawet dla rzeczywistych punktów poczatkowych, może prowadzić do zespolonych miejsc zerowych. Jednak z uwagi na specyfikę wielomianów, nie ma sensu upieranie się przy operowaniu na liczbach rzeczywistych. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 16

Obniżanie stopnia wielomianu i wygładzanie Gdy numerycznie poszukujemy miejsca zerowego wielomianu, może się zdarzyć, że metoda, nawet zastartowana z innego punktu, zbiegnie się do już wcześniej znalezionego miejsca zerowego. Aby tego uniknać, obniżamy stopień wielomianu, to znaczy znajdujemy faktoryzację P n (z) = (z z 1 )P n 1 (z), gdzie z 1 jest wcześniej znalezionym miejscem zerowym wielomianu P n (z). Następnie szukamy miejsca zerowego wielomianu P n 1 (z). Wiemy jednak, że nawet drobne zaburzenia współczynników wielomianu, powstałe na przykład na skutek obliczania współczynników ze skończona prezycja, moga znacznie zaburzyć miejsce zerowe, dlatego znalezione miejsce zerowe poprawiamy (wygładzamy) za pomoca pełnego, niewydzielonego wielomianu. Powiedzmy, że znalezionym numerycznie miejscem zerowym wielomianu P n 1 jest z 2. Tę wartość traktujemy jako warunek poczatkowy dla metody Laguerre a zastosowanej do wielomianu P n spodziewamy się, że z 2 leży blisko prawdziwego miejsca zerowego, więc zbieżność będzie szybka. W ten sposób znajdujemy wygładzone miejsce zerowe z 2. Następnie znajdujemy faktoryzację P n 1 (z) = (z z 2 )P n 2 (z) (to znaczy P n (z) = (z z 1 )(z z 2 )P n 2 (z)) itd. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 17

Deflacja wielomianu Przypuśćmy, że z 0 jest pierwiatkiem wielomianu (1). Musi zachodzić (z z 0 ) P n 1 (z) = (z z 0 ) ( b n 1 z n 1 + b n 2 z n 2 + + b 1 z + b 0 ) = a n z n + a n 1 z n 1 + + a 1 z + a 0 = P n (z). (13) Trzeba znaleźć współczynniki b k. Rozwijajac (13) znajdujemy b n 1 = a n z 0 b n 1 + b n 2 = a n 1 z 0 b n 2 + b n 3 =. a n 2 z 0 b 2 + b 1 = a 2 z 0 b 1 + b 0 = a 1 z 0 b 0 = a 0 (14) Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 18

Należy się chwilę zastanowić: (14) stanowi układ n+1 nieliniowych równań na n+1 nieznanych parametrów: b 0, b 1,..., b n 1 oraz z 0. Równania te jednak zawieraja w sobie ukryty warunek, że z 0 jest pierwiastkiem wyjściowego wielomianu. Istotnie, mnożac to z równań (14), którego prawa strona jest a k, przez z k, postępujac tak z każdym z tych równań i dodajac wymnożone równania stronami, otrzymujemy poszukiwany warunek. Możemy zatem potraktować z 0 jako znany parametr i wyeliminować jedno z równań (14). Eliminujac ostatnie otrzymujemy następujacy układ równań liniowych: 1 z 0 1 z 0 1...... z 0 1 z 0 1 b n 1 b n 2 b n 3. b 1 b 0 = a n a n 1 a n 2. a 2 a 1 Układ ten można bardzo łatwo rozwiazać metoda forward substitution. (15) Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 19

Strategia postępowania Przypuśćmy, że znaleźliśmy już miejsca zerowe z 1, 2,...,z k wielomianu P n (z) i faktoryzację P n (z) = (z z 1 )(z z 2 ) (z z k )P n k (z). Teraz 1. Biorac dowolny zespolony warunek poczatkowy, znajdujemy za pomoca metody Laguerre a miejsce zerowe z k+1 wielomianu P n k. 2. W celu wygładzenia tego miejsca zerowego, liczby z k+1 używamy jako warunku poczatkowego dla metody Laguerre a zastosowanej do pełnego wielomianu P n (z). Spodziewamy się, że w ciagu kilku (niewielu) iteracji znajdziemy jego miejsce zerowe z k+1. 3. Faktoryzujemy wielomian P n k (z), to znaczy obliczamy P n k (z) = (z z k+1 )P n k 1 (z). 4. Postępujemy tak dopóki nie dojdziemy do wielomianu stopnia 2, którego pierwiastki obliczamy według znanego wzoru. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 20

Uwagi końcowe 1. Jeżeli wyjściowy wielomian P n (z) ma współczynniki rzeczywiste, wiemy, że jego miejsca zerowe sa albo rzeczywiste, albo tworza zespolone pary sprzężone. Jeżeli zatem za pomoca powyższej strategii znajdziemy jego wygładzone, zespolone miejsce zerowe z k = x k +iy k, x k, y k R, wiemy, że miejscem zerowym jest także z k+1 = x k iy k, a więc możemy obiżyć stopien wielomianu od razu o dwa. 2. Jeżeli wyjściowy wielomian ma współczynniki całkowite (i niezbyt wielkie), przed przystapieniem do obliczeń numerycznych, warto za pomoca znanego twierdzenia poszukać jego pierwiastków wymiernych. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 21

Przykład Szukamy miejsc zerowych wielomianu P 5 (z) = z 5 + 12z 4 + 58z 3 + 134z 2 + 146z + 60. (16a) 1. Do wielomianu (16a) stosujemy metodę Laguerre a startujac z punktu z 0 = 3. Otrzymujemy z 1 = 2. 2. Obliczamy P 4 (z) = P 5 (z)/(z z 1 ) = z 4 + 10z 3 + 38z 2 + 58z + 30. (16b) 3. Do wielomianu (16b) stosujemy metodę Laguerre a startujac z punktu z 0 = 3. Otrzymujemy z 2 = 1.17432138. 4. Do wielomianu (16a) stosujemy metodę Laguerre a startujac z punktu z 2 = 1.17432138. Otrzymujemy z 2 = 1.17432138 (różnice występuja na dalszych miejscach dziesiętnych). Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 22

5. Obliczamy P 3 (z) = P 4 (z)/(z z 2 ) = z 3 + 8.82567862z 2 + 27.6358169z + 25.5466694. (16c) 6. Do wielomianu (16c) stosujemy metodę Laguerre a startujac z punktu z 0 = 3. Otrzymujemy z 3 = 1.57588991. 7. do wielomianu (16a) sotujemy metodę Laguerre a startujac z punktu z 3 = 1.57588991. Otrzymujemy z 3 = 1.57588990. 8. Obliczamy P 2 (z) = P 3 (z)/(z z 3 ) = z 2 + 7.24978872z + 16.2109481. (16d) 9. Miejsca zerowe wielomianu (16d) znajdujemy korzystajac ze znanego wzoru. Otrzymujemy x 4,5 = 3.62489 ± 1.75245i. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 23

10. Do wielomianu (16a) stosujemy metodę Laguerre a startujac z punktu x 5 = 3.62489 1.75245i. Otrzymujemy x 5 = 3.62489436 1.75245227i. Ponieważ wielomian (16a) ma współczynniki rzeczywiste, jego zespolone pierwiastki musza tworzyć pary sprzężone, a zatem x 4 = 3.62489436 + 1.75245227i. Choć w powyższym przykładzie wygładzanie miejsc zerowych wielomianów niższego stopnia przy pomocy pełnego (niewydzielonego) wielomianu (16a) nie przyniosło znaczacych zmian, krok ten jest, w ogólności, bardzo ważny. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 24

Zupełnie inne podejście Ze względu na to, że numeryczne znajdywanie miejsc zerowych wielomianów może być źle uwarunkowane ze względu na małe zaburzenia współczynników, znajdywanie wartości własnych macierzy poza szczególnymi przypadkami, wykraczajacymi poza zakres tego wykładu za pomoca numerycznego znajdywania pierwiastów wielomianu charakterystycznego no ogół jest numerycznie złym pomysłem. Czasami robi się wręcz na odwrót: aby znaleźć pierwiastki wielomianu, szukamy wartości własnych macierzy stowarzyszonej (ang. companion matrix) 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 a 0 a 1 a 2 a 3 a n 2 a n 1 (17) Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 25

Równaniem charakterystycznym macierzy stowarzyszonej (17) jest (z dokładnościa do znaku) x n + a n 1 x n 1 + a n 2 x n 2 + + a 1 x + a 0 = 0. (18) Lewa strona tego równania różni się od ogólnego wielomianu (1) tylko tym, że współczynnik przy najwyższej potędze wynosi 1. Każdy wielomian stopnia n można sprowadzić do tej postaci dzielac przez współczynnik przy najwyższej potędze. Nie zmienia to pierwiastków wielomianu. Istnieje ciekawy zwiazek pomiędzy równaniem charakterystycznym (17) a algorytmem Hornera. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 26

Przy numerycznym znajdywaniu wartości własnych macierzy (17), ze względów praktycznych łatwiej jest diagonalizować jej macierz transponowana (ich widma sa identyczne), ale niekiedy zbieżność algortmu QR i tak jest bardzo wolna. Znajomość wektorów własnych nie jest potrzebna. W wypadku ogólnym omówiona poprzednio strategia metoda Laguerre a, połaczona z deflacja wielomianu i wygładzaniem miejsc zerowych jest, moim zdaniem, numerycznie bardziej wydajna. Copyright c 2003,2009-14 P. F. Góra 9 27