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迭代法 遞迴 區別

編輯本段演算法

迭代數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題(一般是解方程或者方程組)的過程,為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法(Iterative Method)。   一般可以做如下定義:對於給定的線性方程組x=Bx+f(這裡的xBf同為矩陣,任意線性方程組都可以變換成此形式),用公式x(k+1)=Bx(k)+f(括號中為上標,代表迭代k次得到的x,初始時k=0)逐步帶入求近似解的方法稱為迭代法(或稱一階定常迭代法)。如果k趨向無窮大時limx(k)存在,記為x*,稱此迭代法收斂。顯然x*就是此方程組的解,否則稱為迭代法發散   跟迭代法相對應的是直接法
(或者稱為一次解法),即一次性的快速解決問題,例如通過開方解決方程x +3= 4。一般如果可能,直接解法總是優先考慮的。但當遇到複雜問題時,特別是在未知量很多,方程為非線性時,我們無法找到直接解法(例如五次以及更高次的代數方程沒有解析解,參見阿貝耳定理),這時候或許可以通過迭代法尋求方程(組)的近似解。   最常見的迭代法是牛頓法。其他還包括最速下降法、共軛迭代法、變尺度迭代法、最小二乘法線性規劃非線性規劃、單純型法、懲罰函式法、斜率投影法、遺傳演算法模擬退火等等。   利用迭代演算法解決問題,需要做好以下三個方面的工作:

確定迭代變數

  在可以用迭代演算法解決的問題中,至少存在一個直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數,這個變數就是迭代變數。

建立迭代關係式

  所謂迭代關係式,指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式(或關係)。迭代關係式的建立是解決迭代問題的關鍵,通常可以順推或倒推的方法來完成。

對迭代過程進行控制

  在什麼時候結束迭代過程?這是編寫迭代程式必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重複執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況:一種是所需的迭代次數是個確定的值,可以計算出來;另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況,可以構建一個固定次數的迴圈來實現對迭代過程的控制;對於後一種情況,需要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。

舉例

  例 1 : 一個飼養場引進一隻剛出生的新品種兔子,這種兔子從出生的下一個月開始,每月新生一隻兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,問到第 12 個月時,該飼養場共有兔子多少隻?
  分析: 這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設第 1 個月時兔子的只數為 u 1 ,第 2 個月時兔子的只數為 u 2 ,第 3 個月時兔子的只數為 u 3 ,……根據題意,“這種兔子從出生的下一個月開始,每月新生一隻兔子”,則有   u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,……   根據這個規律,可以歸納出下面的遞推公式:   u n = u( n - 1 )× 2 (n ≥ 2)   對應 u n 和 u( n - 1 ),定義兩個迭代變數 y 和 x ,可將上面的遞推公式轉換成如下迭代關係:   y=x*2   x=y   讓計算機對這個迭代關係重複執行 11 次,就可以算出第 12 個月時的兔子數。參考程式如下:   cls   x=1   for i=2 to 12   y=x*2   x=y   next i   print y   end   例 2 : 阿米巴用簡單分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分鐘。將若干個阿米巴放在一個盛滿營養參液的容器內, 45 分鐘後容器內充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 220,220個。試問,開始的時候往容器內放了多少個阿米巴?請程式設計序算出。   分析: 根據題意,阿米巴每 3 分鐘分裂一次,那麼從開始的時候將阿米巴放入容器裡面,到 45 分鐘後充滿容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以裝阿米巴2^ 20 個”,即阿米巴分裂 15 次以後得到的個數是 2^20 。題目要求我們計算分裂之前的阿米巴數,不妨使用倒推的方法,從第 15 次分裂之後的 2^20 個,倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之後)的個數,再進一步倒推出第 13 次分裂之後、第 12 次分裂之後、……第 1 次分裂之前的個數。   設第 1 次分裂之前的個數為 x 0 、第 1 次分裂之後的個數為 x 1 、第 2 次分裂之後的個數為 x 2 、……第 15 次分裂之後的個數為 x 15 ,則有   x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)   因為第 15 次分裂之後的個數 x 15 是已知的,如果定義迭代變數為 x ,則可以將上面的倒推公式轉換成如下的迭代公式:   x=x/2 ( x 的初值為第 15 次分裂之後的個數 2^20 )   讓這個迭代公式重複執行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個數。因為所需的迭代次數是個確定的值,我們可以使用一個固定次數的迴圈來實現對迭代過程的控制。參考程式如下:   cls   x=2^20   for i=1 to 15   x=x/2   next i   print x   end ps:java中冪的演算法是Math.pow(2, 20);返回double,稍微注意一下   例 3 : 驗證谷角猜想。日本數學家谷角靜夫在研究自然數時發現了一個奇怪現象:對於任意一個自然數 n ,若 n 為偶數,則將其除以 2 ;若 n 為奇數,則將其乘以 3 ,然後再加 1 。如此經過有限次運算後,總可以得到自然數 1 。人們把谷角靜夫的這一發現叫做“谷角猜想”。   要求:編寫一個程式,由鍵盤輸入一個自然數 n ,把 n 經過有限次運算後,最終變成自然數 1 的全過程打印出來。   分析: 定義迭代變數為 n ,按照谷角猜想的內容,可以得到兩種情況下的迭代關係式:當 n 為偶數時, n=n/2 ;當 n 為奇數時, n=n*3+1 。用 QBASIC 語言把它描述出來就是:   if n 為偶數 then   n=n/2   else   n=n*3+1   end if   這就是需要計算機重複執行的迭代過程。這個迭代過程需要重複執行多少次,才能使迭代變數 n 最終變成自然數 1 ,這是我們無法計算出來的。因此,還需進一步確定用來結束迭代過程的條件。仔細分析題目要求,不難看出,對任意給定的一個自然數 n ,只要經過有限次運算後,能夠得到自然數 1 ,就已經完成了驗證工作。因此,用來結束迭代過程的條件可以定義為: n=1 。參考程式如下:   cls   input "Please input n=";n   do until n=1   if n mod 2=0 then   rem 如果 n 為偶數,則呼叫迭代公式 n=n/2   n=n/2   print "—";n;   else   n=n*3+1   print "—";n;   end if   loop   end   迭代法開平方:   #include<stdio.h>   #include<math.h>   void main()   {   double a,x0,x1;   printf("Input a:\n");   scanf("%lf",&a);//為什麼在VC6.0中不能寫成“scanf("%f",&a);”?   if(a<0)   printf("Error!\n");   else   {   x0=a/2;   x1=(x0+a/x0)/2;   do   {   x0=x1;   x1=(x0+a/x0)/2;   }while(fabs(x0-x1)>=1e-6);   }   printf("Result:\n");   printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1);   }   求平方根的迭代公式:x1=1/2*(x0+a/x0)。   演算法:1.先自定一個初值x0,作為a的平方根值,在我們的程式中取a/2作為a的初值;利用迭代公式求出一個x1。此值與真正的a的平方根值相比,誤差很大。   2.把新求得的x1代入x0中,準備用此新的x0再去求出一個新的x1.   3.利用迭代公式再求出一個新的x1的值,也就是用新的x0又求出一個新的平方根值x1,此值將更趨近於真正的平方根值。   4.比較前後兩次求得的平方根值x0和x1,如果它們的差值小於我們指定的值,即達到我們要求的精度,則認為x1就是a的平方根值,去執行步驟5;否則執行步驟2,即迴圈進行迭代。   迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0,用某種數學方法匯出等價的形式x=g(x),然後按以下步驟執行:   (1) 選一個方程的近似根,賦給變數x0;   (2) 將x0的值保存於變數x1,然後計算g(x1),並將結果存於變數x0;   (3) 當x0與x1的差的絕對值還小於指定的精度要求時,重複步驟(2)的計算。   若方程有根,並且用上述方法計算出來的近似根序列收斂,則按上述方法求得的x0就認為是方程的根。上述演算法用C程式的形式表示為:   【演算法】迭代法求方程的根   { x0=初始近似根;   do {   x1=x0;   x0=g(x1); /*按特定的方程計算新的近似根*/   } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);   printf(“方程的近似根是%f\n”,x0);   }   迭代演算法也常用於求方程組的根,令   X=(x0,x1,…,xn-1)   設方程組為:   xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1)   則求方程組根的迭代演算法可描述如下:   【演算法】迭代法求方程組的根   { for (i=0;i   x=初始近似根;   do {   for (i=0;i   y=x;   for (i=0;i   x=gi(X);   for (delta=0.0,i=0;i   if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x);   } while (delta>Epsilon);   for (i=0;i   printf(“變數x[%d]的近似根是 %f”,I,x);   printf(“\n”);   }   具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況:   (1) 如果方程無解,演算法求出的近似根序列就不會收斂,迭代過程會變成死迴圈,因此在使用迭代演算法前應先考察方程是否有解,並在程式中對迭代的次數給予限制;   (2) 方程雖然有解,但迭代公式選擇不當,或迭代的初始近似根選擇不合理,也會導致迭代失敗。