Вещественный двоичный поиск
Версия от 21:28, 10 июня 2014; Alexey Katsman (обсуждение | вклад) (→Выбор границы отрезка для поиска)
Вещественный двоичный поиск — алгоритм поиска аргумента для заданного значения монотонной вещественной функции.
Содержание
Формулировка задачи
Пусть нам задана монотонная функция. Необходимо найти значение аргумента
этой функции, в которой она принимает определенное значение = valOfFunc.Решение задачи
Применим идею двоичного поиска. Выберем такие границы, где значение функции точно больше и точно меньше заданного значения. Выберем значение в середине этого отрезка. Если оно меньше, чем заданное, то сместим левую границу в середину отрезка. В противном случае сместим правую границу. Далее повторим процесс сужения границ. Встает вопрос, когда остановиться. Есть несколько способов сделать это.
Способы закончить поиск
Способы | Плюсы | Минусы | Оценка на число итераций |
---|---|---|---|
Окончание, когда рассматриваемый отрезок станет меньше заданной погрешности | .Заданная точность найденного значения. | Алгоритм может зациклиться. В компьютере мы работаем с конечным числом вещественных чисел, у которых есть точность. При больших значениях функции длина отрезка может никогда не уменьшиться до заданного значения. | В данном случае нам нужно рассмотреть | чисел примерное число итераций .
Окончание, когда значение функции на концах отрезках различается менее, чем на заданную погрешность | .Значение функции от найденного значения имеет заданную точность. | а) Возможна большая погрешность, если функция будет очень медленно возрастать. б) Может зациклиться по той же причине, что и в первом способе. |
Аналогичная с первым случаем логика, примерное число итераций | .
«Абсолютно точный поиск» Окончание, когда границы отрезка — два соседних по представлению значения в типе данных. Утверждается, что два числа — соседние, если середина их отрезка совпадает или с левой, или с правой границей. |
Максимально возможная точность найденного значения. | Возможно плохое поведение, если искомый аргумент равен нулю. | При работе с числами с плавающей точкой количество итераций зависит от плотности чисел на данном отрезке. При работе с числами фиксированной точности (= | ) количество итераций аналогично первому и второму случаю равно .
«Итеративный способ» Выполнение конечного числа итераций. |
У способа фиксированная погрешность. | Довольно плохая точность, если границы отрезка находятся на большом расстоянии. | Выполняется заданное количество итераций. |
Выбор границы отрезка для поиска
Для начала найдем левую границу, выберем произвольную отрицательную точку (например
). Будем удваивать ее до тех пор, пока значение в ней будет больше заданного значения. Для того, чтобы найти правую границу, выберем произвольную положительную точку (например ). Будем удваивать ее до тех пор, пока значение функции в этой точке меньше заданного.Псевдокод
double findLeftBoard(valueOfFunc : double): x = -1 while f(x) > valueOfFunc x = x * 2 return x
double findRightBoard(valueOfFunc : double): x = 1 while f(x) < valueOfFunc x = x * 2 return x
double binSearch(valueOfFunc : double): left = findLeftBoard(valueOfFunc) right = findRightBoard(valueOfFunc) while right - left < eps //Здесь можно использовать другое условие выхода mid = (left + right) / 2 if f(mid) < valueOfFunc left = mid else right = mid return (left + right) / 2
Замечания
- Необходимо отметить, то функция должна быть строго монотонна, если мы ищем конкретный корень и он единственный. Нестрого монотонна, если нам необходимо найти самый левый (правый) аргумент. Если же функция не монотонна, то данный алгоритм не найдет искомый аргумент, либо найдет аргумент, но он не будет единственным.
- Классической задачей на вещественный двоичный поиск является задача поиска корня -ой степени из числа : . При нижней границей для поиска будет , а верхней — .