不动点迭代:一种数值计算方法,把方程改写为 \(x=g(x)\) 的形式,然后从初值 \(x_0\) 出发反复计算 \(x_{n+1}=g(x_n)\),在一定条件下序列会收敛到满足 \(x=g(x)\) 的解(即“不动点”)。常用于求解非线性方程、方程组与某些迭代算法的收敛分析。(在不同语境下也可泛指“迭代求不动点”的过程。)
/ˌfɪkst ˈpɔɪnt ˌɪtəˈreɪʃən/
Fixed-point iteration can solve some equations without derivatives.
不动点迭代可以在不使用导数的情况下求解某些方程。
Starting from an initial guess, we rewrite \(f(x)=0\) as \(x=g(x)\) and apply fixed-point iteration; if \(|g'(x)|<1\) near the solution, the sequence often converges.
从一个初始猜测出发,我们把 \(f(x)=0\) 改写为 \(x=g(x)\) 并进行不动点迭代;如果在解附近满足 \(|g'(x)|<1\),该序列通常会收敛。
“fixed point”源自数学中不动点的概念:对映射 \(g\) 来说,若存在 \(x\) 使得 \(g(x)=x\),则称 \(x\) 为不动点;“iteration”表示反复迭代计算。合起来,“fixed-point iteration”就是通过重复应用映射 \(g\) 来逼近不动点的方法。在数值分析中,它也常被视作更一般迭代法(如牛顿法等)的基础框架之一。