Метод Ньютона часто используется на завершающем этапе минимизации, когда x
– точка минимума грубо найдена другим, менее трудоемким методом и требуется найти x
с большой точностью. Кроме того, если функция ¦(x) содержит члены, включающие x в третьей и более высоких степенях, то непосредственное получение аналитического решения уравнения ¦
(x) = 0 может оказаться затруднительным. В таких случаях используются приближенные методы последовательного поиска стационарной точки функции ¦(x). Ньютон разработал схему, ориентированную на нахождение корня нелинейного уравнения, которая позднее была уточнена Рафсоном.
В рамках схемы Ньютона – Рафсона предполагается, что ¦(x) – дважды дифференцируемая функция, причем ¦
(x) > 0 (это гарантирует выпуклость ¦(x)). Работа алгоритма начинается в точке x
, которая представляет начальное приближение координаты стационарной точки, или корня уравнения ¦
(x) = 0. В очередной точке x
(k = 0,1,…) строится линейная аппроксимация функции ¦
(x), и точка, в которой аппроксимирующая линейная функция обращается в нуль, принимается в качестве следующего приближения x
(рис. 5.10). Если точка x
принята в качестве текущего приближения к стационарной точке, то уравнение
|
|
|
имеет вид y = ¦(x
) + ¦
(x
)(x - x
).
Точка x = x
, найденная из условия y = 0, определяется формулой
x
= x
- ¦(x
)/¦
(x
).
Полагая ¦(x) = ¦
(x), тогда для решения уравнения ¦
(x) = 0 необходимо построить последовательность
x
= x
-
, k = 0,1,…, (5.10)
где x
– точка, выбранная в качестве начального приближения.

Рис. 5.10. Метод Ньютона – Рафсона (сходимость)
В зависимости от выбора начальной точки и вида функции алгоритм может, как сходиться к истинной стационарной точке, так и расходиться, что отражено на рис. 5.11. Если начальная точка расположена правее x
, то получаемые в результате последовательных приближений точки удаляются от стационарной точки x
.

Рис. 5.11. Метод Ньютона – Рафсона (отсутствие сходимости)
Оценка скорости сходимости может быть сформулирована следующим образом. Пусть ¦(x) – дважды дифференцируемая на E
функция, причем ¦
(x) ³ m > 0 при всех x Î E и ¦
(x) удовлетворяет условию Липшица на X с константой L. Тогда, если начальное приближение x
удовлетворяет условию
q =
< 1,
то последовательность (5.11) сходится к единственной точке минимума x
функции ¦(x) на X, причем
£
q
, k = 0,1,…
Вычисления по формуле (5.10) производят до тех пор, пока не выполнится неравенство |¦
(x
)| £ e, после чего полагают x
» x
, ¦
»¦(x
).
Пример 5.5. Рассмотрим следующую задачу: минимизировать
¦(x) = 2 x
+ (16/ x), e = 0,05.
Для того чтобы определить стационарную точку функции ¦(x), воспользуемся методом Ньютона – Рафсона, положив x
= 1:
¦
(x) = 4 x - (16/ x
), ¦
(x) = 4 + (32/ x
).
И т е р а ц и я 1. x
= 1, ¦
(x
) = -12, ¦
(x
) = 36, x
= 1-(-12/36) = 1,33.
И т е р а ц и я 2. x
= 1,33, ¦
(x
) = -3,73, ¦
(x
) = 17,6, x
=1,33-
= 1,54.
И т е р а ц и я 3. х 3 = 1,54,
,
,
.
И т е р а ц и я 4.
,
,
,
.
И т е р а ц и я 5.
.
Так как
, то
,
.






