Дано уравнение экспоненты: e^x = x + 2: обсудите число решений на R, предложите графические и аналитические методы оценки количества и приближённого нахождения корней
Рассмотрим функцию f(x)=ex−x−2f(x)=e^x-x-2f(x)=ex−x−2. Тогда корни уравнения ex=x+2e^x=x+2ex=x+2 — это нули fff. Анализ числа корней (кратко): - f′(x)=ex−1f'(x)=e^x-1f′(x)=ex−1, f′′(x)=ex>0f''(x)=e^x>0f′′(x)=ex>0. Значит f′f'f′ обнуляется только в x=0x=0x=0 и это единственный критический пункт; поскольку f′′(0)=1>0f''(0)=1>0f′′(0)=1>0, в x=0x=0x=0 — строгий локальный минимум. - f(0)=1−0−2=−1<0f(0)=1-0-2=-1<0f(0)=1−0−2=−1<0. - limx→+∞f(x)=+∞\displaystyle\lim_{x\to+\infty}f(x)=+\inftyx→+∞limf(x)=+∞, limx→−∞f(x)=+∞\displaystyle\lim_{x\to-\infty}f(x)=+\inftyx→−∞limf(x)=+∞. Поскольку на концах оси функция положительна, в минимуме отрицательна, по непрерывности и единственности минимума корней ровно два. Графический метод: - Построить графики y=exy=e^xy=ex и y=x+2y=x+2y=x+2. Пересечения двух графиков дают два решения (один слева от 0, другой — справа). Аналитические методы для оценки и приближённого нахождения корней: 1) Бисекция (надёжно, медленно). По знакам: - f(−2)=e−2+2−2=e−2≈0.1353>0f(-2)=e^{-2}+2-2=e^{-2}\approx0.1353>0f(−2)=e−2+2−2=e−2≈0.1353>0, f(−1)=e−1+1−2=e−1−1≈−0.6321<0f(-1)=e^{-1}+1-2=e^{-1}-1\approx-0.6321<0f(−1)=e−1+1−2=e−1−1≈−0.6321<0 ⇒ левый корень в отрезке [−2,−1][-2,-1][−2,−1]. - f(1)=e−3≈−0.2817<0f(1)=e-3\approx-0.2817<0f(1)=e−3≈−0.2817<0, f(2)=e2−4≈3.389>0f(2)=e^2-4\approx3.389>0f(2)=e2−4≈3.389>0 ⇒ правый корень в [1,2][1,2][1,2]. 2) Метод Ньютона (быстрее). Формула: xn+1=xn−exn−xn−2exn−1.
x_{n+1}=x_n-\frac{e^{x_n}-x_n-2}{e^{x_n}-1}. xn+1=xn−exn−1exn−xn−2.
Пример с быстрыми итерациями даёт приближения xлев≈−1.8414,xправ≈1.1459.
x_{\text{лев}}\approx-1.8414,\qquad x_{\text{прав}}\approx1.1459. xлев≈−1.8414,xправ≈1.1459.
3) Метод простой итерации (фиксированная точка): можно переписать как x=ϕ(x)=ex−2x=\phi(x)=e^x-2x=ϕ(x)=ex−2, но сходимость не гарантирована (нужен ∣ϕ′(x)∣<1|\phi'(x)|<1∣ϕ′(x)∣<1 в окрестности корня; здесь ϕ′(x)=ex\phi'(x)=e^xϕ′(x)=ex зачастую >1, поэтому этот метод обычно не подходит). 4) Гибридные подходы: сначала бисекция для грубого отреза, затем несколько шагов Ньютона для квадратичной сходимости. Итого: ровно два решения на R\mathbb{R}R, приблизительные значения x≈−1.8414x\approx-1.8414x≈−1.8414 и x≈1.1459x\approx1.1459x≈1.1459.
Анализ числа корней (кратко):
- f′(x)=ex−1f'(x)=e^x-1f′(x)=ex−1, f′′(x)=ex>0f''(x)=e^x>0f′′(x)=ex>0. Значит f′f'f′ обнуляется только в x=0x=0x=0 и это единственный критический пункт; поскольку f′′(0)=1>0f''(0)=1>0f′′(0)=1>0, в x=0x=0x=0 — строгий локальный минимум.
- f(0)=1−0−2=−1<0f(0)=1-0-2=-1<0f(0)=1−0−2=−1<0.
- limx→+∞f(x)=+∞\displaystyle\lim_{x\to+\infty}f(x)=+\inftyx→+∞lim f(x)=+∞, limx→−∞f(x)=+∞\displaystyle\lim_{x\to-\infty}f(x)=+\inftyx→−∞lim f(x)=+∞.
Поскольку на концах оси функция положительна, в минимуме отрицательна, по непрерывности и единственности минимума корней ровно два.
Графический метод:
- Построить графики y=exy=e^xy=ex и y=x+2y=x+2y=x+2. Пересечения двух графиков дают два решения (один слева от 0, другой — справа).
Аналитические методы для оценки и приближённого нахождения корней:
1) Бисекция (надёжно, медленно). По знакам:
- f(−2)=e−2+2−2=e−2≈0.1353>0f(-2)=e^{-2}+2-2=e^{-2}\approx0.1353>0f(−2)=e−2+2−2=e−2≈0.1353>0, f(−1)=e−1+1−2=e−1−1≈−0.6321<0f(-1)=e^{-1}+1-2=e^{-1}-1\approx-0.6321<0f(−1)=e−1+1−2=e−1−1≈−0.6321<0 ⇒ левый корень в отрезке [−2,−1][-2,-1][−2,−1].
- f(1)=e−3≈−0.2817<0f(1)=e-3\approx-0.2817<0f(1)=e−3≈−0.2817<0, f(2)=e2−4≈3.389>0f(2)=e^2-4\approx3.389>0f(2)=e2−4≈3.389>0 ⇒ правый корень в [1,2][1,2][1,2].
2) Метод Ньютона (быстрее). Формула:
xn+1=xn−exn−xn−2exn−1. x_{n+1}=x_n-\frac{e^{x_n}-x_n-2}{e^{x_n}-1}.
xn+1 =xn −exn −1exn −xn −2 . Пример с быстрыми итерациями даёт приближения
xлев≈−1.8414,xправ≈1.1459. x_{\text{лев}}\approx-1.8414,\qquad x_{\text{прав}}\approx1.1459.
xлев ≈−1.8414,xправ ≈1.1459. 3) Метод простой итерации (фиксированная точка): можно переписать как x=ϕ(x)=ex−2x=\phi(x)=e^x-2x=ϕ(x)=ex−2, но сходимость не гарантирована (нужен ∣ϕ′(x)∣<1|\phi'(x)|<1∣ϕ′(x)∣<1 в окрестности корня; здесь ϕ′(x)=ex\phi'(x)=e^xϕ′(x)=ex зачастую >1, поэтому этот метод обычно не подходит).
4) Гибридные подходы: сначала бисекция для грубого отреза, затем несколько шагов Ньютона для квадратичной сходимости.
Итого: ровно два решения на R\mathbb{R}R, приблизительные значения x≈−1.8414x\approx-1.8414x≈−1.8414 и x≈1.1459x\approx1.1459x≈1.1459.