Введение
Метод решения уравнений
В численном анализе обратная квадратичная интерполяция — это алгоритм поиска корней, то есть алгоритм для решения уравнений вида f(x) = 0. Идея заключается в использовании квадратичной интерполяции для приближения обратной функции к f. Этот алгоритм редко применяется самостоятельно, но он важен, поскольку является частью популярного метода Брента.
In numerical analysis, inverse quadratic interpolation is a root finding algorithm, meaning that it is an algorithm for solving equations of the form f(x) = 0. The idea is to use quadratic interpolation to approximate the inverse of f. This algorithm is rarely used on its own, but it is important because it forms part of the popular Brent's method.
Объяснение метода
Мы используем три предшествующие итерации, xn−2, xn−1 и xn, с их значениями функций, fn−2, fn−1 и fn. Применение формулы интерполяции Лагранжа для квадратичной интерполяции обратной функции f дает
Мы ищем корень функции f, поэтому подставляем y = f(x) = 0 в приведенное выше уравнение, что приводит к вышеуказанной рекуррентной формуле.
Поведение
Асимптотическое поведение очень хорошее: как правило, итерации xn быстро сходятся к корню, когда они достаточно близки к нему. Однако, производительность часто бывает низкой, если начальные значения далеки от фактического корня. Например, если случайно два из значений функций fn−2, fn−1 и fn совпадают, алгоритм полностью перестает работать. Поэтому обратная квадратичная интерполяция редко используется как самостоятельный алгоритм. Порядок сходимости составляет приблизительно 1,84, что можно доказать анализом метода секущих.
Сравнение с другими методами поиска корней
Как отмечалось во введении, в методе Брента используется обратная квадратичная интерполяция. Обратная квадратичная интерполяция также тесно связана с некоторыми другими методами нахождения корней. Использование линейной интерполяции вместо квадратичной интерполяции приводит к методу секущих. Интерполяция функции f вместо обратной функции f приводит к методу Мюллера.