Concept

Méthode de Halley

In numerical analysis, Halley's method is a root-finding algorithm used for functions of one real variable with a continuous second derivative. It is named after its inventor Edmond Halley. The algorithm is second in the class of Householder's methods, after Newton's method. Like the latter, it iteratively produces a sequence of approximations to the root; their rate of convergence to the root is cubic. Multidimensional versions of this method exist. Halley's method exactly finds the roots of a linear-over-linear Padé approximation to the function, in contrast to Newton's method or the Secant method which approximate the function linearly, or Muller's method which approximates the function quadratically. Edmond Halley was an English mathematician who introduced the method now called by his name. Halley's method is a numerical algorithm for solving the nonlinear equation f(x) = 0. In this case, the function f has to be a function of one real variable. The method consists of a sequence of iterations: beginning with an initial guess x0. If f is a three times continuously differentiable function and a is a zero of f but not of its derivative, then, in a neighborhood of a, the iterates xn satisfy: This means that the iterates converge to the zero if the initial guess is sufficiently close, and that the convergence is cubic. The following alternative formulation shows the similarity between Halley's method and Newton's method. The expression is computed only once, and it is particularly useful when can be simplified: When the second derivative is very close to zero, the Halley's method iteration is almost the same as the Newton's method iteration. Consider the function Any root of f which is not a root of its derivative is a root of g; and any root r of g must be a root of f provided the derivative of f at r is not infinite. Applying Newton's method to g gives with and the result follows. Notice that if f′ (c) = 0, then one cannot apply this at c because g(c) would be undefined. Suppose a is a root of f but not of its derivative.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (1)
ChE-312: Numerical methods
This course introduces students to modern computational and mathematical techniques for solving problems in chemistry and chemical engineering. The use of introduced numerical methods will be demonstr
Séances de cours associées (31)
Méthode de Newton : approche graphique
Illustre graphiquement la méthode de Newton, en discutant de convergence et de cas extrêmes.
Résolution de systèmes d'équations non linéaires
Couvre la méthode Newton-Raphson, la matrice jacobienne et les schémas itératifs pour résoudre les équations non linéaires.
Méthodes numériques en chimie
Couvre la mise en œuvre de méthodes numériques dans MATLAB pour résoudre des problèmes chimiques.
Afficher plus
Publications associées (23)

Phase diagram of the J-Jd Heisenberg model on the maple leaf lattice: Neural networks and density matrix renormalization group

Pratyay Ghosh, Ronny Thomale

We microscopically analyze the nearest-neighbor Heisenberg model on the maple leaf lattice through neural quantum state (NQS) and infinite density matrix renormalization group (iDMRG) methods. Embarking to parameter regimes beyond the exact dimer singlet g ...
Amer Physical Soc2024

Computational conceptual design — typological exploration of spatial truss systems through optimization

Corentin Jean Dominique Fivet, Pierluigi D'Acunto, Jonas Warmuth

Exploring a wide range of design options is crucial for every sound conceptual design process. In the conventional structural design workflow, optimization techniques are generally employed to generate well-performing design options. However, focusing only ...
International Association for Shell and Spatial Structures (IASS)2023

Molecular profiling of stem cell-derived retinal pigment epithelial cell differentiation established for clinical translation

Gioele La Manno, Alex Russell Lederer, Irina Khven

Human embryonic stem cell-derived retinal pigment epithelial cells (hESC-RPE) are a promising cell source to treat age-related macular degeneration (AMD). Despite several ongoing clinical studies, a detailed mapping of transient cellular states during in v ...
CELL PRESS2022
Afficher plus
Concepts associés (4)
Méthode de la sécante
En analyse numérique, la méthode de la sécante est un algorithme de recherche d'un zéro d'une fonction f. La méthode de la sécante est une méthode comparable à celle de Newton, où l'on remplace par On obtient la relation de récurrence : L'initialisation nécessite deux points x0 et x1, proches, si possible, de la solution recherchée. Il n'est pas nécessaire que x0 et x1 encadrent une racine de f. La méthode de la sécante peut aussi être vue comme une généralisation de la méthode de la fausse position, où les calculs sont itérés.
Algorithme de recherche d'un zéro d'une fonction
Un algorithme de recherche d'un zéro d’une fonction est une méthode numérique ou un algorithme de recherche d’une valeur approchée d’un x vérifiant , pour une fonction donnée f. Ici, x est un nombre réel appelé zéro de f ou lorsque f est polynomiale, racine de f. Lorsque x est un vecteur, les algorithmes pour trouver x tel que sont généralement appelés « algorithmes de résolution numérique d'un système d'équations ». Ces algorithmes sont une généralisation des algorithmes de recherche d’un zéro d’une fonction et peuvent s’appliquer à des équations linéaires ou non linéaires.
Méthode de Newton
vignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.