Корень уравнения методом хорд. Численные методы решения нелинейных уравнений

Метод итераций

Метод простых итераций для уравнения f (x ) = 0 заключается в следующем:

1) Исходное уравнение преобразуют к виду, удобному для итераций:

x = φ (х ). (2.2)

2) Выбирают начальное приближение х 0 и вычисляют последующие приближения по итерационной формуле
x k = φ (х k -1), k =1,2, ... (2.3)

Если существует предел итерационной последовательности, он является корнем уравнения f (x ) = 0, т. е. f (ξ ) =0.

y = φ (х )

a x 0 x 1 x 2 ξ b

Рис. 2. Сходящийся процесс итераций

На рис. 2 показан процесс получения очередного приближения по методу итераций. Последовательность приближений сходится к корню ξ .

Теоретические основы для применения метода итера­ций дает следующая теорема.

Теорема 2.3 . Пусть выполняются условия:

1) корень уравнения х = φ(х) принадлежит отрезку [а , b ];

2) все значения функции φ (х ) принадлежат отрезку [а , b ],т. е. а ≤ φ (х )≤ b ;

3) существует такое положительное число q < 1, что производная φ "(x ) во всех точках отрезка [а , b ] удовлет­воряет неравенству |φ "(x ) | ≤ q .

1) итерационная последовательность х п = φ (х п- 1)(п = 1, 2, 3, ...) сходится при любом x 0 Î [а , b ];

2) предел итерационной последовательности является корнем уравнения

х = φ (x ), т. е. если x k = ξ, то ξ= φ (ξ);

3) справедливо неравенство, характеризующее ско­рость сходимости итерационной последовательности

| ξ-x k | ≤ (b-a )×q k . (2.4)

Очевидно что, эта теорема ставит, довольно, жесткие условия, которые необходимо проверить перед примене­нием метода итераций. Если производная функции φ (x ) по модулю больше единицы, то процесс итераций расхо­дится (рис. 3).

y = φ (x ) y = x

Рис. 3. Расходящийся процесс итераций

В качестве условия сходимости итерационных методов чисто используется неравенство

|x k - x k - 1 | ≤ ε . (2.5)

Метод хорд заключается в замене кривой у = f (x ) отрезком прямой, проходящей через точки (а , f (a )) и (b , f (b )) рис. 4). Абсцисса точки пересечения прямой с осью ОХ принимается за очередное приближение.

Чтобы получить расчетную формулу метода хорд, за­пишем уравнение прямой, проходящей через точки (a , f (a )) и (b , f (b )) и, приравнивая у к нулю, найдем х :

Þ

Алгоритм метода хорд :

1) пусть k = 0;

2) вычислим следующий номер итерации: k = k + 1.

Найдем очередное k -e приближение по формуле:

x k = a - f (a )(b - a )/(f (b ) - f (a )).

Вычислим f (x k );

3) если f (x k )= 0 (корень найден), то переходим к п. 5.

Если f (x k ) ×f (b )>0, то b = x k , иначе a = x k ;

4) если |x k – x k -1 | > ε , то переходим к п. 2;

5) выводим значение корня x k ;

Замечание . Действия третьего пункта аналогичны действи­ям метода половинного деления. Однако в методе хорд на каж­дом шаге может сдвигаться один и тот же конец отрезка (пра­вый или левый), если график функции в окрестности корня выпуклый вверх (рис. 4, а ) или вогнутый вниз (рис. 4, б ).Поэтому в критерии сходимости используется разность сосед­них приближений.

Рис. 4. Метод хорд

4. Метод Ньютона (касательных )

Пусть найдено приближенное значение корня уравнения f (x )= 0, и обозначим его х п .Расчетная формула метода Ньютона для определения очередного приближения x n +1 может быть получена двумя способами.

Первый способ выражает геометрический смысл метода Ньютона и состоит в том, что вместо точки пересечения графика функции у = f (x )с осью Оx ищем точку пересечения с осью Оx касательной, проведенной к графику функции в точке (x n , f (x n )),как показано на рис. 5. уравнение касательной имеет вид у - f (x n )= f " (x n )(x - x n ).

Рис. 5. Метод Ньютона (касательных)

В точке пересечения касательной с осью Оx переменная у = 0. Приравнивая у к нулю, выразим х и получим формулу метода касательных :

(2.6)

Второй способ: разложим функцию f (x )в ряд Тейлора в окрестности точки х = х n :

Ограничимся линейными слагаемыми относительно (х - х п ),приравняем к нулю f (x ) и, выразив из получен­ного уравнения неизвестное х ,обозначив его через х n +1 получим формулу (2.6).

Приведем достаточные условия сходимости метода Ньютона.

Теорема 2.4 . Пусть на отрезке [а , b ]выполняются ус­ловия:

1) функция f (x )и ее производные f " (х )и f "" (x )непре­рывны;

2) производные f " (x)и f ""(x )отличны от нуля и сохра­няют определенные постоянные знаки;

3) f (a )× f (b ) < 0 (функция f (x )меняет знак на отрезке).
Тогда существует отрезок [α , β ], содержащий искомый корень уравнения f (x ) = 0, на котором итерационная пос­ледовательность (2.6) сходится. Если в качестве нулевого приближения х 0 выбрать ту граничную точку [α , β ], в ко­торой знак функции совпадает со знаком второй произ­водной,

т.е. f (x 0)× f" (x 0)>0, то итерационная последо­вательность сходится монотонно

Замечание . Отметим, что метод хорд как раз идет с противо­положной стороны, и оба этих метода могут друг друга допол­нять. Возможен и комбинированный метод хорд-касательных.

5. Метод секущих

Метод секущих может быть получен из метода Ньютона при замене производной приближенным выражени­ем – разностной формулой:

, ,

. (2.7)

В формуле (2.7) используются два предыдущих при­ближения х п и x n - 1 .Поэтому при заданном начальном приближении х 0 необходимо вычислить следующее приближение x 1 , например, методом Ньютона с приближенной заменой производной по формуле

,

Алгоритм метода секущих :

1) заданы начальное значение х 0 и погрешность ε . Вычислим

;

2) для п = 1, 2, ... пока выполняется условие |x n – x n -1 | > ε , вычисляем х п+ 1 по формуле (2.7).

3. Метод хорд

Пусть дано уравнение f(x) = 0, где f(x) - непрерывная функция, имеющая в интервале (a, b) производные первого и второго порядков. Корень считается отделенным и находится на отрезке .

Идея метода хорд состоит в том, что на достаточно малом промежутке дугу кривой y = f(x) можно заменить хордой и в качестве приближенного значения корня принять точку пересечения с осью абсцисс. Рассмотрим случай (рис. 1), когда первая и вторая производные имеют одинаковые знаки, т.е. f "(x)f ²(x) > 0. Тогда уравнение хорды, проходящей через точки A0 и B, имеет вид

Приближение корня x = x1, для которого y = 0, определяется как

.

Аналогично для хорды, проходящей через точки A1 и B, вычисляется следующее приближение корня

.

В общем случае формула метода хорд имеет вид:

. (2)

Если первая и вторая производные имеют разные знаки, т.е.

f "(x)f "(x) < 0,

то все приближения к корню x* выполняются со стороны правой границы отрезка , как это показано на рис. 2, и вычисляются по формуле:

. (3)

Выбор формулы в каждом конкретном случае зависит от вида функции f(x) и осуществляется по правилу: неподвижной является граница отрезка изоляции корня, для которой знак функции совпадает со знаком второй производной. Формула (2) используется в том случае, когда f(b)f "(b) > 0. Если справедливо неравенство f(a)f "(a) > 0, то целесообразно применять формулу (3).

Рис. 1 Рис. 2

Рис. 3 Рис. 4

Итерационный процесс метода хорд продолжается до тех пор, пока не будет получен приближенный корень с заданной степенью точности. При оценке погрешности приближения можно пользоваться соотношением:

.

Тогда условие завершения вычислений записывается в виде:

где e - заданная погрешность вычислений. Необходимо отметить, что при отыскании корня метод хорд нередко обеспечивает более быструю сходимость, чем метод половинного деления.

4. Метод Ньютона (касательных)

Пусть уравнение (1) имеет корень на отрезке , причем f "(x) и f "(x) непрерывны и сохраняют постоянные знаки на всем интервале .

Геометрический смысл метода Ньютона состоит в том, что дуга кривой y = f(x) заменяется касательной. Для этого выбирается некоторое начальное приближение корня x0 на интервале и проводится касательная в точке C0(x0, f(x0)) к кривой y = f(x) до пересечения с осью абсцисс (рис. 3). Уравнение касательной в точке C0 имеет вид

Затем проводится касательная через новую точку C1(x1, f(x1)) и определяется точка x2 ее пересечения с осью 0x и т.д. В общем случае формула метода касательных имеет вид:

В результате вычислений получается последовательность приближенных значений x1, x2, ..., xi, ..., каждый последующий член которой ближе к корню x*, чем предыдущий. Итерационный процесс обычно прекращается при выполнении условия (4).

Начальное приближение x0 должно удовлетворять условию:

f(x0) f ¢¢(x0) > 0. (6)

В противном случае сходимость метода Ньютона не гарантируется, так как касательная будет пересекать ось абсцисс в точке, не принадлежащей отрезку . На практике в качестве начального приближения корня x0, обычно выбирается одна из границ интервала , т.е. x0 = a или x0 = b, для которой знак функции совпадает со знаком второй производной.

Метод Ньютона обеспечивает высокую скорость сходимости при решении уравнений, для которых значение модуля производной ½f ¢(x)½вблизи корня достаточно велико, т.е. график функции y = f(x) в окрестности корня имеет большую крутизну. Если кривая y = f(x) в интервале почти горизонтальна, то применять метод касательных не рекомендуется.

Существенным недостатком рассмотренного метода является необходимость вычисления производных функции для организации итерационного процесса. Если значение f ¢(x) мало изменяется на интервале , то для упрощения вычислений можно пользоваться формулой

, (7)

т.е. значение производной достаточно вычислить только один раз в начальной точке. Геометрически это означает, что касательные в точках Ci(xi, f(xi)), где i = 1, 2, ..., заменяется прямыми, параллельными касательной, проведенной к кривой y = f(x) в начальной точке C0(x0, f(x0)), как это показано на рис. 4.

В заключение необходимо отметить, что все изложенное справедливо в том случае, когда начальное приближение x0 выбрано достаточно близким к истинному корню x* уравнения. Однако это не всегда просто осуществимо. Поэтому метод Ньютона часто используется на завершающей стадии решения уравнений после работы какого-либо надежно сходящегося алгоритма, например, метода половинного деления.

5. Метод простой итерации

Чтобы применить этот метод для решения уравнения (1) необходимо преобразовать его к виду . Далее выбирается начальное приближение и вычисляется x1, затем x2 и т.д.:

x1 = j(x0); x2 = j(x1); …; xk = j(xk-1); ...

нелинейный алгебраический уравнение корень

Полученная последовательность сходится к корню при выполнении следующих условий:

1) функция j(x) дифференцируема на интервале .

2) во всех точках этого интервала j¢(x) удовлетворяет неравенству:

0 £ q £ 1. (8)

При таких условиях скорость сходимости является линейной, а итерации следует выполнять до тех пор, пока не станет справедливым условие:

.

Критерий вида

может использоваться только при 0 £ q £ ½. Иначе итерации заканчиваются преждевременно, не обеспечивая заданную точность. Если вычисление q затруднительно, то можно использовать критерий окончания вида

; .

Возможны различные способы преобразования уравнения (1) к виду . Следует выбирать такой, который удовлетворяет условию (8), что порождает сходящийся итерационный процесс, как, например, это показано на рис. 5, 6. В противном случае, в частности, при ½j¢(x)½>1, итерационный процесс расходится и не позволяет получить решение (рис. 7).

Рис. 5

Рис. 6

Рис. 7

Заключение

Проблема повышения качества вычислений нелинейных уравнений при помощи разнообразных методов, как несоответствие между желаемым и действительным, существует и будет существовать в дальнейшем. Ее решению будет содействовать развитие информационных технологий, которое заключается как в совершенствовании методов организации информационных процессов, так и их реализации с помощью конкретных инструментов – сред и языков программирования.

Список использованных источников

1. Алексеев В. Е., Ваулин А.С., Петрова Г. Б. - Вычислительная техника и программирование. Практикум по программированию:Практ.пособие/ -М.: Высш. шк. , 1991. - 400 с.

2. Абрамов С.А., Зима Е.В. - Начала программирования на языке Паскаль. - М.: Наука, 1987. -112 с.

3. Вычислительная техника и программирование: Учеб. для техн. вузов/ А.В. Петров, В.Е. Алексеев, А.С. Ваулин и др. - М.: Высш. шк., 1990 - 479 с.

4. Гусев В.А., Мордкович А.Г. - Математика: Справ. материалы: Кн. для учащихся. - 2-е изд. - М.: Просвещение, 1990. - 416 с.

Точке приближенного решения, т. е. Последовательные приближения (4) строятся по формулам: , (9) где – начальное приближение к точному решению. 4.5 Метод Зейделя на основе линеаризованного уравнения Итерационная формула для построения приближенного решения нелинейного уравнения (2) на основе линеаризованного уравнения (7) имеет вид: 4.6 Метод наискорейшего спуска Методы...

Численные методы 1

Решение нелинейных уравнений 1

Постановка задачи 1

Локализация корней 2

Уточнение корней 4

Методы уточнения корней 4

Метод половинного деления 4

Метод хорд 5

Метод Ньютона (метод касательных) 6

Численное интегрирование 7

Постановка задачи 7

Метод прямоугольников 8

Метод трапеций 9

Метод парабол (формула Симпсона) 10

Численные методы

На практике в большинстве случаев найти точное решение возникшей математической задачи не удается. Это происходит потому, что искомое решение обычно не выражается в элементарных или других известных функциях. Поэтому большое значение приобрели численные методы.

Под численными методами подразумеваются методы решения задач, сводящиеся к арифметическим и некоторым логическим действиям над числами. В зависимости от сложности задачи, заданной точности, применяемого метода может потребоваться огромное количество действий, и здесь без быстродействующего компьютера не обойтись.

Решение, полученное численным методом, обычно является приближенным, т. е. содержит некоторую погрешность. Источниками погрешности приближенного решения задачи являются:

погрешность метода решения;

погрешности округлений в действиях над числами.

Погрешность метода вызвана тем, что численным методом обычно решается другая, более простая задача, аппроксимирующая (приближающая) исходную задачу. В ряде случаев численный метод представляет собойбесконечный процесс , которыйв пределе приводит к искомому решению. Процесс, прерванный на некотором шаге, дает приближенное решение.

Погрешность округления зависит от количества арифметических действий, выполняемых в процессе решения задачи. Для решения одной и той же задачи могут применяться различные численные методы. Чувствительность к погрешностям округления существенно зависит от выбранного метода.

Решение нелинейных уравнений Постановка задачи

Решение нелинейных уравнений с одним неизвестным является одной из важных математических задач, возникающих в различных разделах физики, химии, биологии и других областях науки и техники.

В общем случае нелинейное уравнение с одним неизвестным можно записать:

f (x ) = 0 ,

где f (x ) – некоторая непрерывная функция аргументаx .

Всякое число x 0 , при которомf (x 0 ) ≡ 0, называется корнем уравненияf (x ) = 0.

Методы решения нелинейных уравнений делятся на прямые (аналитические, точные) иитерационные . Прямые методы позволяют записать решение в виде некоторого соотношения (формулы). При этом значения корней могут быть вычислены по этой формуле за конечное число арифметических операций. Подобные методы развиты для решения тригонометрических, логарифмических, показательных, а также простейших алгебраических уравнений.

Однако подавляющее большинство нелинейных уравнений, встречающихся на практике, не удается решить прямыми методами. Даже для алгебраического уравнения выше четвертой степени не удается получить аналитического решения в виде формулы с конечным числом арифметических действий. Во всех таких случаях приходится обращаться к численным методам, позволяющим получить приближенные значения корней с любой заданной точностью.

При численном подходе задача о решении нелинейных уравнений разбивается на два этапа: локализация (отделение) корней, т.е. нахождение таких отрезков на осиx , в пределах которых содержится один единственный корень, иуточнение корней , т.е. вычисление приближенных значений корней с заданной точностью.

Локализация корней

Для отделения корней уравнения f (x ) = 0 необходимо иметь критерий, позволяющий убедится, что, во-первых, на рассматриваемом отрезке [a ,b ] имеется корень, а, во-вторых, что этот корень единственный на указанном отрезке.

Если функция f (x ) непрерывна на отрезке [a ,b ], а на концах отрезка её значения имеют разные знаки, т. е.

f (a )  f (b ) < 0 ,

то на этом отрезке расположен, по крайней мере, один корень.

Рис 1. Отделение корней. Функция f (x ) не монотонна на отрезке [a ,b ].

Это условие, как видно из рисунка (1), не обеспечивает единственности корня. Достаточным дополнительным условием, обеспечивающем единственность корня на отрезке [a ,b ] является требование монотонности функции на этом отрезке. В качестве признака монотонности функции можно воспользоваться условием постоянства знака первой производнойf ′(x ) .

Таким образом, если на отрезке [ a ,b ] функция непрерывна и монотонна, а ее значения на концах отрезка имеют разные знаки, то на рассматриваемом отрезке существует один и только один корень.

Воспользовавшись этим критерием, можно отделить корни аналитическим способом, находя интервалы монотонности функции.

Отделение корней можно выполнить графически , если удается построить график функцииy =f (x ) . Например, график функции на рисунке (1) показывает, что эта функция на интервале может быть разбита на три интервала монотонности и на этом интервале у нее существуют три корня.

Отделение корней можно также выполнить табличным способом. Допустим, что все интересующие нас корни уравнения (2.1) находятся на отрезке [A, B ]. Выбор этого отрезка (интервала поиска корней) может быть сделан, например, на основе анализа конкретной физической или иной задачи.

Рис. 2. Табличный способ локализации корней.

Будем вычислять значения f (x ) , начиная с точкиx =A , двигаясь вправо с некоторым шагомh (рис. 2). Как только обнаруживается пара соседних значенийf (x ) , имеющих разные знаки, так соответствующие значения аргументаx можно считать границами отрезка, содержащего корень.

Надежность табличного способа отделения корней уравнений зависит как от характера функции f (x ) , так и от выбранной величины шагаh . Действительно, если при достаточно малом значенииh (h <<|B −A |) на границах текущего отрезка [x, x +h ] функцияf (x ) принимает значения одного знака, то естественно ожидать, что уравнениеf (x ) = 0 корней на этом отрезке не имеет. Однако, это не всегда так: при несоблюдении условия монотонности функцииf (x ) на отрезке [x, x +h ] могут оказаться корни уравнения (рис. 3а).

Рис 3а Рис 3б

Также несколько корней на отрезке [x, x +h ] могут оказаться и при выполнении условияf (x )  f (x + h ) < 0 (рис. 3б). Предвидя подобные ситуации, следует выбирать достаточно малые значенияh .

Отделяя таким образом корни, мы, по сути, получаем их приближенные значения с точностью до выбранного шага. Так, например, если в качестве приближенного значения корня взять середину отрезка локализации, то абсолютная погрешность этого значения не будет превосходить половины шага поиска (h /2). Уменьшая шаг в окрестности каждого корня, можно, в принципе, повысить точность отделения корней до любого наперед заданного значения. Однако такой способ требует большого объема вычислений. Поэтому при проведении численных экспериментов с варьированием параметров задачи, когда приходится многократно осуществлять поиск корней, подобный метод не годится для уточнения корней и используется только для отделения (локализации) корней, т.е. определения начальных приближений к ним. Уточнение корней проводится с помощью других, более экономичных методов.

Инструкция . Введите выражение F(x) , нажмите Далее. Полученное решение сохраняется в файле Word . Также создается шаблон решения в Excel . Ниже представлена видеоинструкция.

Правила ввода функции

Рассмотрим более быстрый способ нахождения корня на интервале , в предположении, что f(a)f(b)<0.
f’’(x)>0 f’’(x)<0
f(b)f’’(b)>0 f(a)f’’(a)>0


Рис.1а Рис. 1б

Рассмотрим рис.1а. Проведем через точки А и В хорду. Уравнение хорды
.
В точке x=x 1 , y=0, в результате получим первое приближение корня
. (3.8)
Проверяем условия
(а) f(x 1)f(b)<0,
(б) f(x 1)f(a)<0.
Если выполняется условие (а), то в формуле (3.8) точку a заменяем на x 1 , получим

.

Продолжая этот процесс, получим для n-го приближения
. (3.9)
Здесь подвижен конец a, то есть f(x i)f(b)<0. Аналогичная ситуация на рис 2а.
Рассмотрим случай, когда неподвижен конец a .
f’’(x)<0 f’’(x)>0
f(b)f’’(b)<0 f(a)f’’(a)<0


Рис.2а Рис.2б

На рис 1б,2б выполняется f(x i)f(a)<0. Записав уравнение хорды, мы на первом шаге итерационного процесса получим x 1 (см. (3.8)). Здесь выполняется f(x 1)f(a)<0. Затем вводим b 1 =x 1 (в формуле (3.8) точку b заменяем на x 1), получим
.

Продолжая процесс, придем к формуле
. (3.10)
Останов процесса

|x n – x n-1 |<ε; ξ≈x n

Рис. 3
На рис.3 f’’(x) меняет знак, поэтому подвижными будут оба конца.
Прежде чем перейти к вопросу о сходимости итерационного процесса метода хорд введем понятие выпуклой функции.

Определение. Непрерывная на функция называется выпуклой (вогнутой), если для любых двух точек x 1 ,x 2 , удовлетворяющих a≤x 1 f(αx 1 + (1-α)x 2) ≤ αf(x 1) + (1-α)f(x 2) - выпуклая.
f(αx 1 + (1-α)x 2) ≥ αf(x 1) + (1-α)f(x 2) - вогнутая
Для выпуклой функции f’’(x)≥0.
Для вогнутой функции f’’(x)≤0

Теорема 3. Если функция f(x) выпукла (вогнута) на отрезке , то на любом отрезке график функции f(x) лежит не выше (не ниже) хорды, проходящей через точки графика с абсциссами x 1 и x 2 .

Доказательство:

Рассмотрим выпуклую функцию. Уравнение хорды: проходящей через x 1 и x 2 имеет вид:
.
Рассмотрим точку c= αx 1 + (1-α)x 2 , где aÎ

С другой стороны, по определению выпуклой функции имеем f(αx 1 + (1-α)x 2) ≤ αf 1 + (1-α)f 2 ; поэтому f(c) ≤ g(c) ч.т.д.

Для вогнутой функции доказательство аналогично.
Доказательство сходимости итерационного процесса рассмотрим для случая выпуклой (вогнутой) функции.

Теорема 4. Пусть задана непрерывная: дважды дифференцируемая функция f(x) на и пусть f(a)f(b)<0, а f’(x) и f’’(x) сохраняют свои знаки на (см. рис 1а,1б и рис 2а,2б). Тогда итерационный процесс метода хорд сходится к корню ξ с любой наперед заданной точностью ε.
Доказательство: Рассмотрим для примера случай f(a)f’’(a)<0 (см рис 1а и 2а). Из формулы (9) следует, что x n > x n -1 так как (b-x n -1)>0, а f n -1 /(f b -f n -1)<0. Это справедливо для любого n, то есть получаем возрастающую последовательность чисел
a≤x 0 Докажем теперь, что все приближения x n < ξ, где ξ - корень. Пусть x n -1 < ξ. Покажем, что x n тоже меньше ξ. Введем
. (3.11)
Имеем
(3.12)
(то есть значение функции y(x) в точке x n на хорде совпадает с f(ξ)).
Так как , то из (3.12) следует
или
. (3.13)
Для рис. 1а , следовательно
или
значит что и т.д. (см. (3.11)).
Для рис 2а . Следовательно, из (3.12) получим
значит
так как ч.т.д.
Аналогичное доказательство для рис.1б и рис.2б. Таким образом, мы доказали, что последовательность чисел является сходящейся.
a≤x 0 a≤ ξЭто значит, что для любого ε можно указать такое n, что будет выполняться |x n - ξ |<ε. Теорема доказана.
Сходимость метода хорд линейная с коэффициентом .
, (3.14)
где m 1 =min|f’(x)|, M 1 =max|f’(x)|.
Это вытекает из следующих формул. Рассмотрим случай неподвижного конца b и f(b)>0.
Имеем из (3.9) . Отсюда
. Учитывая, что , мы можем записать или
.
Заменяя в знаменателе правой части (ξ-x n -1) на (b-x n -1) и учитывая, что (ξ-x n -1)< (b-x n -1), получим , что и требовалось доказать (см. неравенство (3.14)).
Доказательство сходимости для случая рис.3 (f’’(x) меняет знак; в общем случае как f’, так и f’’ могут менять знаки) более сложное и здесь не приводится.

В задачах определить количество действительных корней уравнения f(x) = 0, отделить эти корни и, применяя метод хорд и касательных, найти их приближенные значения с точностью до 0.001.