OpenCASCADE Root-Finding Algorithm
eryar@163.com
Abstract. A root-finding algorithm is a numerical method, or algorithm, for finding a value x such that f(x)=0, for a given function f. Such an x is called a root of the function f. In OpenCASCADE math package, implemente Newton-Raphson method to find the root for a function. The algorithm can be used for finding the extrema value for curve or surface, .i.e Point Inversion, find the parameter for a point on the curve or surface. The paper focus on the usage of OpenCASCADE method and its application.
Key Words. OpenCASCADE, Extrema, Newton-Raphson, Root-Finding, FunctionRoot
1. Introduction
代數方程求根問題是一個古老的數學問題,早在16世紀就找到了三次、四次方程的求根公式。但直到19世紀才證明n>=5次的一般代數方程式不能用代數公式求解。在工程和科學技術中,許多問題常常歸結為求解非線性方程的問題,因此,需要研究用數值方法求得滿足一定精度的代數方程式的近似解。
我國古代宋朝數學家秦九韶在他1247年所著的《數書九章》中,給出一個求代數方程根的近似方法,這個方法一般書上都稱為和納Horner方法(英國數學家W.G.Horner)。實際上Horner在1819年才提出這個方法,比秦九韶晚五百多年。每當看到教科書中這樣的介紹不知是該驕傲,還是該嗤之以鼻。古人發明創造的東西比外國人早,而現在國內用于CAD、CAM的軟件大都是國外進口的,像CATIA,AutoCAD,Pro/E,UG NX,SolidWorks,AVEVA Plant/Marine,Intergraph,ACIS,Parasolid……等等不勝枚舉,很少看到中國軟件的身影。而這些軟件廣泛應用于航空、造船、機械設計制造、工廠設計等各個行業,每年的軟件授權費用不知幾何?衷心希望當代國人奮發作為,為世界增添色彩。
閑話少說,本文主要關注非線性方程的數值解法,重點介紹了Newton-Rophson法及在OpenCASCADE中應用,即求點到曲線曲面的極值,也就是曲線曲面點的反求參數問題。對數值算法感興趣的讀者,可以參考《數值分析》、《計算方法》之類的書籍以獲取更詳細信息。
2.Numerical Methods
方程求根的方法有很多,在《數學手冊》中列舉了如下一些方法:
v 秦九韶法;
v 二分法;
v 迭代法;
v 牛頓法Newton’s Method;
v 弦截法;
v 拋物線法;
v 林士諤-趙訪熊法;
其中二分法是求實根的近似計算中行之有效的最簡單的方法,它只要求函數是連續的,因此它的使用范圍很廣,并便于在計算機上實現,但是它不能求重根也不能求虛根,且收斂較慢。
Newton法在單根鄰近收斂快,具有二階收斂速度,但Newton法對初值要求比較苛刻,即要求初值選取充分靠近方程的根,否則Newton法可能不收斂。擴大初值的選取范圍,可采用Newton下山法。
Newton’s Method的實現原理的演示動畫如下圖所示:
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e0/NewtonIteration_Ani.gif
Figure 2.1 Newton’s Method(Newton-Raphson)
由上面的動畫可以清楚理解Newton法的原理。用數學的文字描述如下:設f(x)二次連續可導,xk是f(x)=0的第k次近似解。我們用曲線y=f(x)過點(xk,yk)的切線Lk:
來近似曲線f(x)。取Lk與X軸的交點為f(x)=0的第k+1次近似解為:
Figure 3.2 Newton-Raphson Method
其中:
稱為Newton公式。
Newton法對初值x0要求苛刻,在實際應用中往往難以滿足。Newton下山法是一種降低對初值要求的修正Newton法。
關于Newton方法的公開課的視頻我找到網易上有節課,介紹了Newton方法的原理及用法,網址為:http://v.163.com/movie/2006/8/T/V/M6GLI5A07_M6GLLGSTV.html,在后半部分。老師用實際例子來講解還挺有意思的,感興趣的讀者也可以完整地看看,也可復習下微積分的知識點。
3.OpenCASCADE Function Root
OpenCASCADE的math包中實現了方程求根的算法,相關的類有math_FunctionRoot,math_FunctionRoots,math_NewtonFunctionRoot等。在《Fundation Classes User’s Guide》中有對通用數學算法的介紹,即OpenCASCADE中實現了常見的數學算法:
v 求解線性代數方程的根的算法;
v 查找方程極小值的算法;
v 查找非線性方程(組)的根;
v 查找對角矩陣的特征值及特征向量的算法;
所有的數學算法以相同的方式來實現,即:在構造函數中來做大部分的計算,從而給出適當的參數。所有相關數據都保存到結果對象中,因此所有的計算盡量以最高效的方式來求解。函數IsDone()表明計算成功。如下所示分別為采用不同的算法來計算如下方程在[0,2]區間上的根:
實現程序代碼如下所示:
/*
* Copyright (c) 2014 eryar All Rights Reserved.
*
* File : Main.cpp
* Author : eryar@163.com
* Date : 2014-10-20 18:52
* Version : 1.0v
*
* Description : Test OpenCASCADE function root algorithm.
*
* Key words : OpenCASCADE, Newton-Raphson, Root-Finding Algorithm, FunctionRoot
*/
#define WNT
#include <Precision.hxx>
#include <math_FunctionWithDerivative.hxx>
#include <math_BissecNewton.hxx>
#include <math_FunctionRoot.hxx>
#include <math_NewtonFunctionRoot.hxx>
#pragma comment(lib, "TKernel.lib")
#pragma comment(lib, "TKMath.lib")
class TestFunction : public math_FunctionWithDerivative
{
public:
virtual Standard_Boolean Value(const Standard_Real X, Standard_Real& F)
{
F = pow(X, 6) - X - 1;
return Standard_True;
}
virtual Standard_Boolean Derivative(const Standard_Real X, Standard_Real& D)
{
D = 6 * pow(X, 5) - 1;
return Standard_True;
}
virtual Standard_Boolean Values(const Standard_Real X, Standard_Real& F, Standard_Real& D)
{
Value(X, F);
Derivative(X, D);
return Standard_True;
}
};
void TestFunctionRoot(void)
{
TestFunction aFunction;
math_FunctionRoot aSolver1(aFunction, 1.5, 0.0, 0.0, 2.0);
math_BissecNewton aSolver2(aFunction, 0.0, 2.0, 0.0);
math_NewtonFunctionRoot aSolver3(aFunction, 1.5, Precision::Confusion(), Precision::Confusion());
std::cout << aSolver1 << std::endl;
std::cout << aSolver2 << std::endl;
std::cout << aSolver3 << std::endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
TestFunctionRoot();
return 0;
}
由上述代碼可知,要想使用求根算法,必須從math_FunctionWithDerivative派生且重載其三個純虛函數Value(), Derivative(), Values(),在這三個純虛函數中計算相關的值及導數值即可。所以實際使用時,正確重載這三個函數是正確使用求根算法的關鍵。
求根用了三個不同的類,即三種方法來實現:
v math_FunctionRoot:即Newton-Raphson法;
v math_BissecNewton:是Newton-Raphson和二分法的組合算法;
v math_NewtonFunctionRoot:Newton Method;
計算結果如下圖所示:
Figure 3.1 Root-Finding result of OpenCASCADE
由計算結果可知,三種方法計算的結果相同,都是1.13472,與書中結果吻合。但是math_NewtonFunctionRoot的迭代次比math_FunctionRoot多一次,且計算精度要低很多。
使用math_BissecNewton求根不用設置初始值,比較方便,精度與math_FunctionRoot一致。
4.Application
在工程和科學技術中,許多問題常常歸結為求解非線性方程的問題。在OpenCASCADE中的應用更多了,從下面一張類圖可見一斑:
Figure 4.1 math_FunctionWithDerivative class diagram
由圖可知,從類math_FunctionWithDerivative派生出了很多可導函數的類,這些函數都可用于求根的類中,從而計算出對應方程的根。
下面給出一個實際應用,即曲線曲面上點的反求問題,來說明如何應用上述求根算法來解決實際的問題。由于曲線曲面的參數表示法,通過參數u或(u,v)可以方便地求出曲線上的點或曲面上的點。若給定一個點P(x,y,z),假設它在p次NURBS曲線C(u)上,求對應的參數u’使得C(u’)=P,這個問題稱為點的反求(point inverse)。在OpenCASCADE中提供了簡單的函數接口來實現點的反求,使用類為GeomLib_Tool:
如何將點的反求問題歸結為方程求根的問題,就要根據條件來建立方程了。一種簡單并完全可以解決這一問題的方法是:利用Newton迭代法來最小化點P和C(u)的距離,如下圖所示。如果最小距離小于一個事先指定的精度值,則認為點P在曲線上。這種方法有效地解決了更一般的“點在曲線上的投影”的問題。
因為方程求根的Newton方法需要指定初值u0,所以可按如下方法得到一個用于Newton法的初值u0:
v 如果已知點P在給定精度內位于曲線上,則用強凸包性確定候選的段,對于一般的點到曲線的投影問題,則選擇所要的段作為候選段;
v 在每個候選段上,計算n個按參數等間隔分布的點。計算出所有這些點和點P的距離,選擇其中距點P最近的點的參數作為u0。點數n一般利用某種啟發的方法來選擇。
Figure 4.2 Point projection and Point inversion
需要強調的是使用Newton方法,一個好的初值對于迭代的收斂性及收斂速度是非常重要的。現在假設已經確定了初值u0,利用數量積定義函數:
不管P點是否位于曲線上,當f(u)=0時,點P到C(u)的距離達到最小。對f(u)求導得:
代入Newton迭代公式得:
在OpenCASCADE中曲線點的反求主要是使用了派生自math_FunctionWithDerivative的類Extrema_PCFOfEPCOfExtPC,類圖如下所示:
Figure 4.3 class diagram for point inverstion
所以需要實現三個純虛函數Value(), Derivative(), Values(),將其實現代碼列出如下所示:
Standard_Boolean Extrema_FuncExtPC::Value (const Standard_Real U, Standard_Real& F)
{
if (!myPinit || !myCinit) Standard_TypeMismatch::Raise();
myU = U;
Vec D1c;
Tool::D1(*((Curve*)myC),myU,myPc,D1c);
Standard_Real Ndu = D1c.Magnitude();
if (Ndu <= Tol) { // Cas Singulier (PMN 22/04/1998)
Pnt P1, P2;
P2 = Tool::Value(*((Curve*)myC),myU + delta);
P1 = Tool::Value(*((Curve*)myC),myU - delta);
Vec V(P1,P2);
D1c = V;
Ndu = D1c.Magnitude();
if (Ndu <= Tol) {
Vec aD2;
Tool::D2(*((Curve*)myC),myU,myPc,D1c,aD2);
Ndu = aD2.Magnitude();
if(Ndu <= Tol)
return Standard_False;
D1c = aD2;
}
}
Vec PPc (myP,myPc);
F = PPc.Dot(D1c)/Ndu;
return Standard_True;
}
//=============================================================================
Standard_Boolean Extrema_FuncExtPC::Derivative (const Standard_Real U, Standard_Real& D1f)
{
if (!myPinit || !myCinit) Standard_TypeMismatch::Raise();
Standard_Real F;
return Values(U,F,D1f); /* on fait appel a Values pour simplifier la
sauvegarde de l'etat. */
}
//=============================================================================
Standard_Boolean Extrema_FuncExtPC::Values (const Standard_Real U, Standard_Real& F, Standard_Real& D1f)
{
if (!myPinit || !myCinit) Standard_TypeMismatch::Raise();
myU = U;
Vec D1c,D2c;
Tool::D2(*((Curve*)myC),myU,myPc,D1c,D2c);
Standard_Real Ndu = D1c.Magnitude();
if (Ndu <= Tol) {// Cas Singulier (PMN 22/04/1998)
Pnt P1, P2;
Vec V1;
Tool::D1(*((Curve*)myC),myU+delta, P2, V1);
Tool::D1(*((Curve*)myC),myU-delta, P1, D2c);
Vec V(P1,P2);
D1c = V;
D2c -= V1;
Ndu = D1c.Magnitude();
if (Ndu <= Tol) {
myD1Init = Standard_False;
return Standard_False;
}
}
Vec PPc (myP,myPc);
F = PPc.Dot(D1c)/Ndu;
D1f = Ndu + (PPc.Dot(D2c)/Ndu) - F*(D1c.Dot(D2c))/(Ndu*Ndu);
myD1f = D1f;
myD1Init = Standard_True;
return Standard_True;
}
根據代碼可知,實現原理與上述一致。下面給出一個簡單的例子,來說明及方便調試點的反求算法。示例程序代碼如下所示:
/*
* Copyright (c) 2014 eryar All Rights Reserved.
*
* File : Main.cpp
* Author : eryar@163.com
* Date : 2014-10-20 18:52
* Version : 1.0v
*
* Description : Test OpenCASCADE function root algorithm.
*
* Key words : OpenCascade, Extrema, Newton's Method
*/
#define WNT
#include <math_FunctionRoots.hxx>
#include <math_NewtonFunctionRoot.hxx>
#include <Extrema_PCFOfEPCOfExtPC.hxx>
#include <GC_MakeCircle.hxx>
#include <GeomAdaptor_Curve.hxx>
#pragma comment(lib, "TKernel.lib")
#pragma comment(lib, "TKMath.lib")
#pragma comment(lib, "TKG3d.lib")
#pragma comment(lib, "TKGeomBase.lib")
void TestExtrema(void)
{
Handle_Geom_Curve aCircle = GC_MakeCircle(gp::XOY(), 2.0);
GeomAdaptor_Curve aCurve(aCircle);
Extrema_PCFOfEPCOfExtPC aFunction(aCircle->Value(0.123456789), aCurve);
math_FunctionRoots aSolver1(aFunction, -2.0, 2.0, 10);
math_NewtonFunctionRoot aSolver2(aFunction, 0.0, 0.0, 0.0);
aSolver1.Dump(std::cout);
std::cout << "========================================" << std::endl;
aSolver2.Dump(std::cout);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
TestExtrema();
return 0;
}
根據圓上一點,求出對應的參數值,計算結果如下所示:
5.Conclusion
Newton法可以選作對導數能有效求值,且導數在根的鄰域中連續的任何函數方程的求根方法。Newton法在單根鄰近收斂快,精度高,具有二階收斂速度,但Newton法對初值要求比較高,即要求初值選取充分靠近方程的根,否則Newton法可能不收斂。
OpenCASCADE的math包中提供了求根的幾種實現算法,雖然代碼有些亂,但是這種抽象的思想還是相當不錯的,便于擴展應用。理解了math_FunctionRoot的算法,進而可以理解從math_FunctionWithDerivative派生的類的原理了。
通過曲線上點的反求問題引出使用求根算法的具體實例,從中可以看出關鍵還是要將實際問題抽象成一個方程。有了方程,根據Newton迭代公式,求出相應的值和導數值,就可以得到方程的高精度的根了。
對數值算法感興趣的讀者,可以參考《計算方法》、《數值分析》等相關書籍,從而可以在理解OpenCASCADE的代碼的基礎上,可以自己來實現相關算法。
6. References
1. 數學手冊編寫組. 數學手冊. 高等教育出版社. 1979
2. 趙罡,穆國旺,王拉柱譯. 非均勻有理B樣條. 清華大學出版社. 2010
3. Les Piegl, Wayne Tiller. The NURBS Book. Springer-Verlag. 1997
4. 易大義,沈云寶,李有法編. 計算方法. 浙江大學出版社. 2002
5. 易大義,陳道琦編. 數值分析引論. 浙江大學出版社. 1998
6. 李慶楊,王能超,易大義.數值分析.華中理工大學出版社. 1986
7. 同濟大學數學教研室. 高等數學(第四版). 高等教育出版社. 1996
8. Newton's Method video:
http://v.163.com/movie/2006/8/T/V/M6GLI5A07_M6GLLGSTV.html
9. http://en.wikipedia.org/wiki/Root-finding_algorithm
10. http://mathworld.wolfram.com/Root-FindingAlgorithm.html
11. http://mathworld.wolfram.com/NewtonsMethod.html