Пусть дана система двух уравнений с двумя неизвестными:

и требуется найти действительные корни системы с заданной степенью точности.
Предположим, что система допускает лишь изолированные корни. Число этих корней и их приближенные значения можно установить, построив кривые
,
и определив координаты их точек пересечения.
Для применения метода итераций система приводится к виду:

Функции
и
называются итерирующими. Алгоритм решения задается формулами
,
где
и
- некоторое начальное приближение.
Имеет место следующая теорема.
Теорема 4.1 Пусть в некоторой замкнутой окрестности
имеется одно и только одно решение
системы. Если:
1. функции
и
определены и непрерывно дифференцируемы в R,
2. начальные приближения
,
и все последующие приближения, xn ,yn для n=1,2… принадлежат R,
3. в R выполнены неравенства
,
то процесс последовательных приближений сходится к решению
системы, т.е.
.
Эта теорема останется верной, если условие 3 заменить условием

Оценка погрешности n-го приближения дается неравенством
, (4.2)
где M – наибольшее из чисел
, входящих в неравенства. Сходимость метода итераций считается хорошей, если
, при этом
.
Пример 4.3 Решить нелинейную систему уравнений методом итераций в Mathcad с точностью 0,005 Пусть дана система |
Выразим из первого уравнения х, а из второго у и перепишем данную систему в виде: |
Отделение корней произведем графически. Построим функции
и
на одном графике. Они имеют одну точку пересечения в области
D(0 < x < 0.25; -1.9 < y < -2.2) . Выберем за начальное приближение для метода итераций x0 = 0.25, y0 = -1.9
Проверим условие сходимости теоремы в области D(а < x < b; c < y < d) |
Считать будем до тех пор, пока не достигнем нужной точности |
В данном случае метод итераций сходится достаточно медленно, так как значение М близко к единице Ответ: x=0.151 y=-2.034 |
Рис.4.3. Решение примера 4.3 в Mathcad
Распространение метода итераций на системы из n уравнений с n неизвестными
Пусть дана система нелинейных уравнений специального вида:

где функции
действительны и определены и непрерывны в некоторой окрестности
изолированного решения
этой системы, или в более компактной записи:
,
где
, а
.
Для нахождения вектора-корня иногда можно использовать метод итерации
.
Если система уравнений задана в общем виде
,
где
- вектор-функция, определенная и непрерывная в окрестности
изолированного вектора-корня
, то ее записывают в эквивалентном виде
, (4.3)
где
- итерирующая вектор-функция, которую ищут в виде
.
Матрица L выбирается так
(см. выше). Предполагается, что матрица
неособенная.
Подставив
в (4.3), получим итерационную формулу
.

Глава 5. Интерполяция
Вычисление значений функции y=f(x) – задача, с которой постоянно приходится сталкиваться на практике. В силу различных причин вычисление f(x)часто бывает затруднительно, например функция задана таблично, а вычисление необходимо проводить в точках не совпадающих с табличными. Вычисление f(x) может быть громоздким, требовать много операций. В таких условиях целесообразно заменить f(x) некоторой близкой к ней функцией g(x), которая вычисляется быстро и надежно, а погрешность приближения f(x)-g(x) достаточно мала. Требование совпадения функции g(x) с функцией f(x) в некоторых фиксированных точках приводит к задаче интерполяции.