कांटोरोविच प्रमेय

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कांटोरोविच प्रमेय, या न्यूटन-कांटोरोविच प्रमेय, न्यूटन की विधि के अनुक्रम की अर्ध-स्थानीय सीमा पर एक गणितीय कथन है। यह पहली बार 1948 में लियोनिद कांटोरोविच द्वारा कहा गया था।[1][2] यह बानाच निश्चित-बिंदु प्रमेय के रूप के समान है, हालांकि यह एक निश्चित बिंदु (गणित) के बजाय किसी फ़ंक्शन के शून्य के अस्तित्व और विशिष्टता को बताता है।[3] न्यूटन की विधि बिंदुओं का एक क्रम बनाती है जो कुछ शर्तों के तहत एक समाधान में परिवर्तित हो जाएगी एक समीकरण का या समीकरण की प्रणाली का एक सदिश समाधान . कांटोरोविच प्रमेय इस अनुक्रम के प्रारंभिक बिंदु पर स्थितियाँ देता है। यदि वे शर्तें पूरी हो जाती हैं तो प्रारंभिक बिंदु के करीब एक समाधान मौजूद होता है और अनुक्रम उस बिंदु पर परिवर्तित हो जाता है।[1][2]


धारणाएं

होने देना एक खुला उपसमुच्चय बनें और जैकोबियन मैट्रिक्स और निर्धारक के साथ एक अवकलनीय फलन यह स्थानीय रूप से लिप्सचिट्ज़ निरंतर है (उदाहरण के लिए यदि दो बार भिन्न है)। यानी यह मान लिया गया है कि किसी के लिए भी एक खुला उपसमुच्चय है ऐसा है कि और वहां एक स्थिरांक मौजूद है ऐसा कि किसी के लिए भी

धारण करता है. बाईं ओर का मानदंड कुछ ऑपरेटर मानदंड है जो दाईं ओर के वेक्टर मानदंड के साथ संगत है। इस असमानता को केवल वेक्टर मानदंड का उपयोग करने के लिए फिर से लिखा जा सकता है। फिर किसी भी वेक्टर के लिए असमानता

अवश्य होल्ड करें।

अब कोई भी प्रारंभिक बिंदु चुनें . ये मान लीजिए उलटा है और न्यूटन चरण का निर्माण करता है अगली धारणा यह है कि केवल अगला बिंदु ही नहीं लेकिन पूरी गेंद सेट के अंदर समाहित है . होने देना इस गेंद पर जैकोबियन के लिए लिप्सचिट्ज़ स्थिरांक बनें (यह मानते हुए कि यह मौजूद है)।

अंतिम तैयारी के रूप में, जब तक संभव हो, अनुक्रमों का पुनरावर्ती निर्माण करें , , के अनुसार


कथन

अब अगर तब

  1. एक समाधान का बंद गेंद के अंदर मौजूद है और
  2. न्यूटन पुनरावृत्ति शुरू हो रही है में एकत्रित हो जाता है अभिसरण के कम से कम रैखिक क्रम के साथ।

एक कथन जो अधिक सटीक है लेकिन साबित करना थोड़ा अधिक कठिन है, वह जड़ों का उपयोग करता है द्विघात बहुपद का

,

और उनका अनुपात

तब

  1. एक समाधान बंद गेंद के अंदर मौजूद है
  2. बड़ी गेंद के अंदर यह अनोखा है
  3. और समाधान के लिए अभिसरण द्विघात बहुपद के न्यूटन पुनरावृत्ति के अभिसरण का प्रभुत्व है अपनी सबसे छोटी जड़ की ओर ,[4] अगर , तब
  4. त्रुटि अनुमान से द्विघात अभिसरण प्राप्त होता है[5] #:


परिणाम

1986 में, यामामोटो ने साबित किया कि डोरिंग (1969), ओस्ट्रोव्स्की (1971, 1973) जैसे न्यूटन पद्धति के त्रुटि मूल्यांकन,[6][7] ग्रैग-तापिया (1974), पोट्रा-बर्ड (1980),[8] हनी (1981),[9] पोट्रा (1984),[10] कांटोरोविच प्रमेय से प्राप्त किया जा सकता है।[11]


सामान्यीकरण

कांटोरोविच प्रमेय के लिए एक q-एनालॉग|q-एनालॉग है।[12][13] अन्य सामान्यीकरणों/विविधताओं के लिए, ओर्टेगा और रीनबोल्ड्ट (1970) देखें।[14]


अनुप्रयोग

ओशी और तानबे ने दावा किया कि कांटोरोविच प्रमेय को रैखिक प्रोग्रामिंग के विश्वसनीय समाधान प्राप्त करने के लिए लागू किया जा सकता है।[15]


संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Deuflhard, P. (2004). अरेखीय समस्याओं के लिए न्यूटन विधियाँ। एफ़िन इनवेरिएंस और अनुकूली एल्गोरिदम. Springer Series in Computational Mathematics. Vol. 35. Berlin: Springer. ISBN 3-540-21099-7.
  2. 2.0 2.1 Zeidler, E. (1985). Nonlinear Functional Analysis and its Applications: Part 1: Fixed-Point Theorems. New York: Springer. ISBN 0-387-96499-1.
  3. Dennis, John E.; Schnabel, Robert B. (1983). "The Kantorovich and Contractive Mapping Theorems". अप्रतिबंधित अनुकूलन और अरेखीय समीकरणों के लिए संख्यात्मक तरीके. Englewood Cliffs: Prentice-Hall. pp. 92–94. ISBN 0-13-627216-9.
  4. Ortega, J. M. (1968). "न्यूटन-कैंटोरोविच प्रमेय". Amer. Math. Monthly. 75 (6): 658–660. doi:10.2307/2313800. JSTOR 2313800.
  5. Gragg, W. B.; Tapia, R. A. (1974). "न्यूटन-कैंटोरोविच प्रमेय के लिए इष्टतम त्रुटि सीमाएं". SIAM Journal on Numerical Analysis. 11 (1): 10–13. Bibcode:1974SJNA...11...10G. doi:10.1137/0711002. JSTOR 2156425.
  6. Ostrowski, A. M. (1971). "बानाच स्थानों में न्यूटन की विधि". C. R. Acad. Sci. Paris. 27 (A): 1251–1253.
  7. Ostrowski, A. M. (1973). यूक्लिडियन और बानाच स्पेस में समीकरणों का समाधान. New York: Academic Press. ISBN 0-12-530260-6.
  8. Potra, F. A.; Ptak, V. (1980). "न्यूटन की प्रक्रिया के लिए तीव्र त्रुटि सीमाएँ". Numer. Math. 34: 63–72. doi:10.1007/BF01463998.
  9. Miel, G. J. (1981). "न्यूटन की विधि के लिए कांटोरोविच प्रमेय का एक अद्यतन संस्करण". Computing. 27 (3): 237–244. doi:10.1007/BF02237981.
  10. Potra, F. A. (1984). "न्यूटन की विधि के लिए पश्चवर्ती त्रुटि अनुमान पर". Beiträge zur Numerische Mathematik. 12: 125–138.
  11. Yamamoto, T. (1986). "कांटोरोविच मान्यताओं के तहत न्यूटन की विधि के लिए तीव्र त्रुटि सीमाएं खोजने की एक विधि". Numerische Mathematik. 49 (2–3): 203–220. doi:10.1007/BF01389624.
  12. Rajkovic, P. M.; Stankovic, M. S.; Marinkovic, S. D. (2003). "समीकरणों और प्रणालियों को हल करने के लिए q-पुनरावृत्तीय तरीकों पर". Novi Sad J. Math. 33 (2): 127–137.
  13. Rajković, P. M.; Marinković, S. D.; Stanković, M. S. (2005). "On q-Newton–Kantorovich method for solving systems of equations". Applied Mathematics and Computation. 168 (2): 1432–1448. doi:10.1016/j.amc.2004.10.035.
  14. Ortega, J. M.; Rheinboldt, W. C. (1970). अनेक चरों में अरेखीय समीकरणों का पुनरावृत्तीय समाधान. SIAM. OCLC 95021.
  15. Oishi, S.; Tanabe, K. (2009). "रैखिक प्रोग्रामिंग के लिए इष्टतम बिंदु का संख्यात्मक समावेशन". JSIAM Letters. 1: 5–8. doi:10.14495/jsiaml.1.5.


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