二分法 – 什么是二分法、算法和示例

什么是二分法?

二分法是求多项式方程根的基本数值解法之一。二分法将方程根所在的区间括起来,在每次迭代中将其分成两半,直到找到根。因此,二分法又称为括号法。

但由于其工作机制与二分查找算法类似,二分法又称为二分查找法、减半法或二分法,其主要基础是中值定理。

寻找方程的根

在这个例子中,我们只考虑具有一个独立变量的方程。它可以是线性的,也可以是非线性的。线性方程用于表示直线的图形,而非线性方程用于表示曲线。

方程的根是指满足方程的独立变量的值。例如:方程的根 f(x)= 4-x2 = 0 为 2,因为 f(2) = 4-22 = 0。

我们将 f(x) 视为一个实连续函数。根据中间值定理,如果 f(a)f(b) < 0,则方程 f(x)=0 至少有一个根位于 a 和 b 之间。函数 f(x) 有一个根“c”,位于 a 和 b 之间。

寻找方程的根

二分法的图形表示

下图表示二分法的工作机制。从图中我们可以看到方程的根用红色标记。

首先:

  • 我们首先做了两个初步猜测,1 和b1, 其中 f(a1)f(b1) < 0. 根据介值定理,根应该位于[a1,b1].
  • 我们可以找到1 和b1, 这是b2。因此,初始间隔现在减少到[a1,b2] 因为 f(a1)f(b2)<0。
  • 以同样的方式,减少间隔直到找到近似解。

二分法的图形表示

二分法算法

应用二分法算法求方程 f(x)=0 的根的步骤如下

步骤1) 选择初始猜测 a、b 和容差率 e

步骤2) 如果 f(a)f(b) >=0,则根不在此区间内。因此,不会有解。

步骤3) 找到中点,c = (a+b)/2

(i)如果中点函数值 f(c) = 0,则 c 为根。转到步骤 5。
(ii)如果 f(a)f(c) < 0,则根位于 a 和 c 之间。则设 a = a,b = c。
(iii)否则设 a = c,b = b。

步骤4) 如果绝对误差高于容忍率或(ba)>e,则转到步骤3。

步骤5) 将 c 显示为近似根。

我们来看一个二分法算法的例子。
我们必须利用二分法公式找到下列连续函数的根。

f(x) = x3 - X2 + 2

二分法示例

步骤1) 假设,

         a = -10,
         b = 10,且
         e = 1% 或 0.01

步骤2) 现在,我们将检查 f(a)f(b) 是否 >= 0。

         f(a)= f(-10)=(-10)3-(-10)2 + 2 = -1098
         f(b)= f(10)=(10)3-(10)2 + 2 = 902
         f(a)f(b) = f(-10)f(10) = (-1098)(902) < 0

因此,上述函数的根位于区间 [-10, 10] 内。

步骤3) 然后首先计算中点 c。

二分法示例

现在需要检查以下情况:

(i)f(c)= 0:
         f(c) = f(0) = (0)3 – (0)2 + 2 = 2 ≠ 0

(二)若 f(a)f(c) < 0:
         f(c)f(a) = 2*(-1098) < 0

条件已满足。对于下一次迭代,值将是,

         一个=一个= -10
         b = c = 0

步骤4) 由于 (ba) = (0-(-10)) = 10>0.05,因此将重复该过程。表中显示了下一次迭代。

迭代 a b c f(c)
1 -10 0 0 10 2
2 -5 0 -5 5 -148
3 -2.5 0 -2.5 2.5 -19.875
4 -1.25 0 -1.25 1.25 -1.52562
5 -1.25 -0.625 -0.625 0.625 1.36523
6 -1.25 -0.9375 -0.9375 0.3125 0.297119
7 -1.09375 -0.9375 -1.09375 0.15625 -0.50473
8 -1.01562 -0.9375 -1.01562 0.078125 -0.0791054
9 -1.01562 -0.976562 -0.976562 0.0390625 0.115003
10 -1.01562 -0.996094 -0.996094 0.0195312 0.0194703
11 -1.00586 -0.996094 -1.00586 0.00976562 -0.0294344

步骤5) 在第 11 次迭代中,步骤 4 的条件将为假。因此,该等式的根为 -1.00586。

二分法逻辑图

二分法逻辑图

伪代码

Start
Set a, b, e
if f(a)*f(b) >=0 
	Output("Root does not exist in this interval")
	Stop
while (b-a)>e do   
	c ← (a + b)/2    
	if f(c) = 0
        	break    
	end if 
	if f(c)*f(a) < 0 then
      	b ← c    
	else        
		a ← c
end while
Output(c)
Stop

C/ 中的二分法示例C++

输入:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define Error 0.01
double value(double x)
{
	return x*x*x - x*x + 2;
}
void bisection_method(double a, double b)
{
	if (value(a) * value(b) >= 0)
	{
		cout << "The root does not lie in this interval\n";
		return;
	}
	double c = a;
	while ((b-a) >= Error)
	{
		c = (a+b)/2;
		if (value(c) == 0.0)
			break;
		else if (value(c)*value(a) < 0)
			b = c;
		else
			a = c;
	}
	cout << "The root is :" << c;
}
int main()
{
	double a =-10 , b = 10;
	bisection_method(a, b);
	return 0;
}

输出:

The root is :-1.00586

二分法示例 Python

输入:

def value(x):
	return x*x*x - x*x + 2
def bisection_method(a,b):
	if (value(a) * value(b) >= 0):
		return
	c = a
	while ((b-a) >= 0.01):
		c = (a+b)/2
		if (value(c) == 0.0):
			break
		if (value(c)*value(a) < 0):
			b = c
		else:
			a = c			
	print("The root is : ","%.4f"%c)	
a =-10
b = 10
bisection_method(a, b)

输出:

The root is :  -1.0059

二分法的优点和局限性

以下是二分法的优缺点:

优点 缺点
易于实现的简单求根方法。 收敛速度很慢,因为它只是基于间隔减半。
因为它包围了根,所以它总是收敛的。 如果其中一个初始猜测接近根,那么到达根将需要更多次迭代。
可以通过增加或减少迭代次数来控制错误率。