为提高迭代法的收敛速度,对非线性方程求根的迭代法,从积分形式方程角度,将经典的牛顿迭代法与两点高斯积分公式相结合,提出一种新的预估校正格式--高斯勒让德牛顿法(Gauss Legendre Newton Method,简称GN法),并证明该方法对单根至少三...为提高迭代法的收敛速度,对非线性方程求根的迭代法,从积分形式方程角度,将经典的牛顿迭代法与两点高斯积分公式相结合,提出一种新的预估校正格式--高斯勒让德牛顿法(Gauss Legendre Newton Method,简称GN法),并证明该方法对单根至少三阶收敛,比同阶的Simpson牛顿法具有更高的效率指数.数值算例结果表明,与其他3种迭代法相比,该方法具有较快的收敛速度和较高的效率指数.高温光谱温度反演结果表明,该方法具有较高的精度和一定的应用价值.展开更多
文摘为提高迭代法的收敛速度,对非线性方程求根的迭代法,从积分形式方程角度,将经典的牛顿迭代法与两点高斯积分公式相结合,提出一种新的预估校正格式--高斯勒让德牛顿法(Gauss Legendre Newton Method,简称GN法),并证明该方法对单根至少三阶收敛,比同阶的Simpson牛顿法具有更高的效率指数.数值算例结果表明,与其他3种迭代法相比,该方法具有较快的收敛速度和较高的效率指数.高温光谱温度反演结果表明,该方法具有较高的精度和一定的应用价值.
