Numerical methods for finding the roots of polynomials with real and complex coefficients

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the article is the consideration and analysis of a set of algorithms for numerically finding the roots of polynomials, primarily complex ones based on methods for searching for an approximate decomposition of the initial polynomials into multipliers. If the numerical finding of real roots usually does not cause difficulties, then a number of difficulties arise with finding complex roots. This article proposes a set of algorithms for sequentially finding multiple roots of polynomials with real roots, then real roots by highlighting intervals that potentially contain roots and obviously do not contain them, and then complex roots of polynomials. To find complex roots, an iterative approximation of the original polynomial by the product of a trinomial by a polynomial of a lesser degree is used, followed by the use of the tangent method in the complex domain in the vicinity of the roots of the resulting trinomial. To find the roots of a polynomial with complex coefficients, we propose a solution to an equivalent problem with real coefficients.  The implementation of the tasks is carried out by step-by-step application of a set of algorithms. After each stage, a group of roots is allocated and the same problem is solved for a polynomial of lesser degree. The sequence of the proposed algorithms makes it possible to find all the real and complex roots of the polynomial. To find the roots of a polynomial with real coefficients, an algorithm is constructed that includes the following main steps: determining multiple roots with a corresponding decrease in the degree of the polynomial; allocating a range of roots; finding intervals that are guaranteed to contain roots and finding them, after their allocation, it remains to find only pairs of complex conjugate roots; iterative construction of trinomials that serve as an estimate of the values of such pairs with minimal the accuracy sufficient for their localization; the actual search for roots in the complex domain by the tangent method. The computational complexity of the proposed algorithms is polynomial and does not exceed the cube of the degree of the polynomial, which makes it possible to obtain a solution for almost any polynomials arising in real problems. The field of application, in addition to the polynomial equations themselves, is the problems of optimization, differential equations and optimal control that can be reduced to them.

About the authors

Alexander Yakovlevich Sklyar

Email: askliar@mail.ru

References

  1. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. Москва: Наука, 1968. С. 431.
  2. Самарский А. А., Гулин А. В. Численные методы. Москва: Наука, 1989. С. 432.
  3. Стиллвелл Д. Математика и её история. – Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. С. 530.
  4. Тынкевич М. А., Пимонов А. Г. Введение в численный анализ. Кемерово: КузГТУ. 2017. С. 176.
  5. Чье Ен Ун, Шеин А.Б. Метод нахождения корней многочленов. I // Информатика и системы управления. 2012. № 4(34). С. 88-96.
  6. Чье Ен Ун, Шеин А.Б. Метод нахождения корней многочленов. II // Информатика и системы управления. 2013. №1(35). С. 108-118.
  7. Чье Ен Ун, Шеин А.Б. Метод нахождения корней многочленов. III // Информатика и системы управления. 2013. №3 (37). С. 110-122.
  8. Кутищев Г.П. Решение алгебраических уравнений произвольной степени: Теория, методы, алгоритмы. URSS. 2015. 232 с.
  9. Simon Telen. Polynomial Equations: Theory and Practice. Michal Kočvara; Bernard Mourrain; Cordian Riener. Polynomial Optimization, Moments, and Applications, Springer, pp. 215-240.
  10. B. Mourrain and J. P. Pavone. Subdivision methods for solving polynomial equations. Journal of Symbolic Computation, 44(3), 292-306, 2009.
  11. Berthomieu, C. Eder, and M. Safey El Din. msolve: A library for solving polynomial systems. In Proceedings of the 2021 on International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation, pages 51-58, 2021.
  12. Стаценко И. В. Исследование скорости сходимости одного обобщенного ньютоновского метода и классического метода ньютона в процедуре уточнения корней многочлена. // Точная наука. 2020. №78. С. 2-9.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».