反復法 (数値計算)

数値解析分野における手法のうち、反復計算を用いるものの総称 ウィキペディアから

反復法(はんぷくほう、: iterative method)とは、数値解析分野における手法のうち、反復計算を用いるものの総称。これに対し、有限回の手順で解を得る数値解法は直接法: direct method)と呼ばれる[1][2][3]。反復法では、適当な初期点 から出発して反復式 によって点列 を生成し最終的に最適解に収束させようとする[1][2][3]アルゴリズムが単純であるために古くから用いられ、これまで様々な関数族 が提案されてきた。

アルゴリズム

要約
視点

与えられた関数 f について f (x) = 0 を満たす値 x を得ることを目的とする。反復法の一般的なアルゴリズムは以下のようになる:

  1. 初期値x0 Rn を定める。i = 0 とおく。
  2. 漸化式
    によりxi + 1 を求める。ここでgf より決まる関数である。
  3. 適当な判断基準
    が成り立てば(このことを収束と表現する)停止し、xi を解とする。そうでなければii + 1 とし、ステップ2へ戻る。通常、判断基準には
    などが採られる。

要約
視点

関数 g の取り方によって種々の方法がある。

ニュートン法

関数 f が適当に滑らかな関数ならば、f の零点を求めるための関数 g

ととれば、これはニュートン法となる[2]。これは収束する場合は2次収束 (: Quadratic convergence) となる[2]。すなわち、根を とし、

ハレー法

ハレー法英語版では


ととる。これは収束する場合は3次の収束となる。すなわち、

その他

不動点反復法

要約
視点

上記アルゴリズムでは、i +1 回目の近似解 xi+1 は直前の近似解 xi のみの関数であるが、これを一般化した不動点反復法[2][6]または l 点反復法

という形で表される。ニュートン法l = 1割線法l = 2 の場合である。反復関数 gf (α) = 0 を満たす真の解 α に対し

を満たす。このことから αg不動点: Fixed point)と呼ばれる[2][5]

l = 1 の場合、この反復法の収束性についての十分条件として、次の不動点定理が成り立つ:不動点反復法

は、反復関数 g が以下の条件を満たすとき唯一の不動点 α に収束する。

  1. g(x) は区間 I = [a, b] で連続。
  2. すべての xI に対して g(x) ∈ I
  3. すべての x, yI, xy に対して
    を満たす、x, y に無関係な定数 L (0 ≦ L < 1) が存在する。

不動点定理の条件が成り立つならば、適当な初期値 x0I を選んで反復計算を行うと、xi は区間 I 内に唯一つ存在する不動点 α に収束することが示せる[2][5]

脚注

参考文献

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