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数値の n 乗根を計算する関数を Java で作成しようとしています。これにはニュートン法を使用しています。ただし、ユーザーは必要な精度の桁数を指定できる必要があります。私の答えが完全に正しいとは限らないため、これは私が問題を抱えている部分です。関連するコードはhttp://pastebin.com/d3rdpLW8です。このコードを修正して、少なくとも p 桁の精度の答えが常に得られるようにするにはどうすればよいでしょうか? (必要以上の作業はしません)

import java.util.Random;

public final class Compute {

    private Compute() {
    }

    public static void main(String[] args) {
        Random rand = new Random(1230);
        for (int i = 0; i < 500000; i++) {
            double k = rand.nextDouble()/100;
            int n = (int)(rand.nextDouble() * 20) + 1;
            int p = (int)(rand.nextDouble() * 10) + 1;
            double math = n == 0 ? 1d : Math.pow(k, 1d / n);
            double compute = Compute.root(n, k, p);
            if(!String.format("%."+p+"f", math).equals(String.format("%."+p+"f", compute))) {
                System.out.println(String.format("%."+p+"f", math));
                System.out.println(String.format("%."+p+"f", compute));
                System.out.println(math + " " + compute + " " + p);
            }
        }
    }

    /**
     * Returns the n-th root of a positive double k, accurate to p decimal
     * digits.
     * 
     * @param n
     *            the degree of the root.
     * @param k
     *            the number to be rooted.
     * @param p
     *            the decimal digit precision.
     * @return the n-th root of k
     */
    public static double root(int n, double k, int p) {     
        double epsilon = pow(0.1, p+2);
        double approx = estimate_root(n, k);
        double approx_prev;

        do {
            approx_prev = approx;
            // f(x) / f'(x) = (x^n - k) / (n * x^(n-1)) = (x - k/x^(n-1)) / n
            approx -= (approx - k / pow(approx, n-1)) / n;
        } while (abs(approx - approx_prev) > epsilon);
        return approx;
    }

    private static double pow(double x, int y) {
        if (y == 0)
            return 1d;
        if (y == 1)
            return x;
        double k = pow(x * x, y >> 1);
        return (y & 1) == 0 ? k : k * x;
    }

    private static double abs(double x) {
        return Double.longBitsToDouble((Double.doubleToLongBits(x) << 1) >>> 1);
    }

    private static double estimate_root(int n, double k) {
        // Extract the exponent from k.
        long exp = (Double.doubleToLongBits(k) & 0x7ff0000000000000L);
        // Format the exponent properly.
        int D = (int) ((exp >> 52) - 1023);
        // Calculate and return 2^(D/n).
        return Double.longBitsToDouble((D / n + 1023L) << 52);
    }
}
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小数点以下4桁の精度が必要な場合は、更新が0.0001未満になるまで繰り返します。

つまり、桁数の精度Math.pow(10, -n)が必要な場合は、イプシロンをに設定します。n

于 2011-02-12T14:08:02.450 に答える
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ニュートン法の誤差分析が何を言っているのか思い出してみましょう。基本的に、n-1 回目の反復の誤差の関数として、n 回目の反復の誤差が得られます。

では、誤差が k より小さいかどうかはどうすればわかりますか? e(0) のエラーがわからない限り、できません。そして、e(0) のエラーがわかっている場合は、それを使用して正しい答えを見つけます。

できることは、「e(0) <= m」と言うだけです。次に、目的の k に対して e(n) <= k となるような n を見つけることができます。ただし、これには半径内の f'' の最大値を知る必要があり、これは (一般に) x 切片を見つけるのと同じくらい難しい問題です。

チェックしているのは、エラーが k 未満で変化するかどうかです。これは、完全に許容できる方法です。ただし、エラーが k 未満かどうかはチェックしていません。Axelや他の人が指摘しているように、他の多くのルート近似アルゴリズムがあり、そのうちのいくつかはより簡単なエラー分析をもたらします。本当にこれが必要な場合は、それらの1つを使用する必要があります.

于 2011-02-12T19:29:21.600 に答える