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On a New Three-Step Class of Methods and Its Acceleration for Nonlinear Equations

机译:一类新的三步方法及其对非线性方程的加速

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摘要

A class of derivative-free methods without memory for approximating a simple zero of a nonlinear equation is presented. The proposed class uses four function evaluations per iteration with convergence order eight. Therefore, it is an optimal three-step scheme without memory based on Kung-Traub conjecture. Moreover, the proposed class has an accelerator parameter with the property that it can increase the convergence rate from eight to twelve without any new functional evaluations. Thus, we construct a with memory method that increases considerably efficiency index from 81/4 ≈ 1.681 to 121/4 ≈ 1.861. Illustrations are also included to support the underlying theory.
机译:提出了一类没有记忆的无导数方法,用于逼近非线性方程的简单零。提出的类每个迭代使用四个函数评估,收敛阶数为8。因此,它是基于Kung-Traub猜想的无记忆的最佳三步方案。此外,所提出的类具有加速器参数,其性质是可以将收敛速度从八提高到十二,而无需任何新的功能评估。因此,我们构造了一种带内存的方法,该方法将效率指数从8 1/4 ≈1.681大大提高到12 1/4 ≈1.861。还包括插图以支持基础理论。

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