12、多项式与超越方程的根求解方法

多项式与超越方程的根求解方法

1. 引言

在实际问题中,我们常常需要找到曲线与 x 轴的交点,或者曲面与 xy 平面的交点,这在数学上就是求解方程根的问题。待求解的方程可以是 N 阶多项式,如 (P(x) = a_1 + a_2x + \cdots + a_{i}x^{i - 1} + \cdots + a_{N + 1}x^N),也可以是超越方程,如 (C(x) = a_1\sin x + a_2\sin 2x + a_3\sin 3x)。N 阶多项式理论上有 N 个根,可能是实数根,也可能是复数共轭对;而超越方程可能有无限多个根。

接下来将介绍求解多项式和超越方程根的计算方法,包括增量搜索、二分搜索等初步方法来确定根的大致位置,再使用线性插值和牛顿 - 拉夫逊等更精确的方法来确定根的精确位置。同时,还会介绍一种名为连续替代的方法,并展示相关程序的不同语言实现及应用。

2. 迭代方法与 FindRoot 程序

2.1 可用的迭代方法

FindRoot 程序可让用户在以下四种迭代方法中进行选择:
1. 增量搜索
2. 二分搜索
3. 线性插值
4. 牛顿 - 拉夫逊迭代

2.2 多项式与超越方程

多项式在工程分析中经常出现,如振动和屈曲问题中的特征方程。n 次多项式可表示为:
(P(x) = \sum_{k = 0}^{n} a_{k + 1}x^k = a_1 + a_2x + a_3x^2 + \cdots + a_{n + 1}x^n)

对于 (n = 1, 2, 3),标准数学手册中有现成的公式求解根;但对于较大

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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