式中x1,x2, ,xn向真正解逼近了一步,如果再以它们作为初值重复解式(3-13)修正方程式,等到更接近真解的x1,x2, ,xn,如此迭代下去,并按式(3-14)进行修正,直到满足收敛要求为止并停止迭代计算,这就构成了牛顿法的迭代过程。
一般第t次迭代式的修正方程为
f1 x1(t)(t)(t)
f1(x1,x2, ,xn) f2
(t)(t)(t)
f2(x1,x2, ,xn) x 1
(t)(t)(t)
fn(x1,x2, ,xn)
fn x1
上式可以简写为
f1 f1
x x2tnt t(t)
x1
f2 f (t)
2 x2
(3-15) x x 2nttt
(t) xn
fn fn
x xnt 2tt
(2)
(2)
(2)
(1)(1)(1)
F(X(t)) J(t) X(t) (3-16)
其中
f1
x1 f2 x1 fn x1
f1 f1
x x2tnt t
f2 f2
x2t xnt t
fn fn
x xnt 2tt
(t)(t)
f1(x1(t),x2, ,xn) (t)(t)(t)f(x,x, ,x) ,J(t)212n
F(X(t))
(t)(t)(t)
fn(x1,x2, ,xn)
其中的J(t)为第t次迭代时的雅克比矩阵; 同理可以得到第t次迭代时的修正量:
x1(t)
(t) x2
(3-17)
(t) xn
X(t)
同样,也可以写出类似(3-14)的算式
X(t 1) X(t) X(t) (3-18)
这样反复交替的解式(3-16)及式(3-18)就可以使X(t 1)逐步趋近方程式的真正解。当满足人为收敛条件时,即