Análisis unificado de convergencia de los métodos de Chebyshev-Halley para múltiples ceros de polinomios
Autores: Ivanov, Stoil I.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Análisis unificado de convergencia de los métodos de Chebyshev-Halley para múltiples ceros de polinomios
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Convergencia
Local
Teoremas
Métodos iterativos
Ceros de polinomios
Estimaciones de error
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, establecemos dos teoremas de convergencia local que proporcionan condiciones iniciales y estimaciones de error para garantizar la -convergencia de una versión extendida de la familia de métodos iterativos de Chebyshev-Halley para múltiples ceros de polinomios debido a Osada (2008, 585-599). Nuestros resultados unifican y complementan resultados previos de convergencia local sobre los métodos de Halley, Chebyshev y Super-Halley para múltiples ceros de polinomios. Hasta donde sabemos, los resultados sobre el método de Osada para múltiples ceros de polinomios son los primeros de su tipo en la literatura. Además, nuestro enfoque unificado nos permite comparar los dominios de convergencia y las estimaciones de error de los mencionados métodos famosos y varios métodos nuevos generados aleatoriamente.
Descripción
En este documento, establecemos dos teoremas de convergencia local que proporcionan condiciones iniciales y estimaciones de error para garantizar la -convergencia de una versión extendida de la familia de métodos iterativos de Chebyshev-Halley para múltiples ceros de polinomios debido a Osada (2008, 585-599). Nuestros resultados unifican y complementan resultados previos de convergencia local sobre los métodos de Halley, Chebyshev y Super-Halley para múltiples ceros de polinomios. Hasta donde sabemos, los resultados sobre el método de Osada para múltiples ceros de polinomios son los primeros de su tipo en la literatura. Además, nuestro enfoque unificado nos permite comparar los dominios de convergencia y las estimaciones de error de los mencionados métodos famosos y varios métodos nuevos generados aleatoriamente.