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            eryar

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            OpenCASCADE Root-Finding Algorithm

            Posted on 2014-10-21 19:06 eryar 閱讀(3408) 評論(2)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 2.OpenCASCADE

            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:

            wps_clip_image-14907

            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:

            wps_clip_image-17600

            wps_clip_image-25907

            Figure 3.2 Newton-Raphson Method

            其中:

            wps_clip_image-29445

            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:

            wps_clip_image-11905

            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, 
            1.50.00.02.0);

                math_BissecNewton aSolver2(aFunction, 
            0.02.00.0);

                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:

            wps_clip_image-30180

            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:

            wps_clip_image-30754

            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:

            wps_clip_image-22117

            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。

            wps_clip_image-529

            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:

            wps_clip_image-2914

            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:

            wps_clip_image-27493

            代入Newton迭代公式得:

            wps_clip_image-13481

            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:

            wps_clip_image-17760

            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, 
            -2.02.010);
                math_NewtonFunctionRoot aSolver2(aFunction, 
            0.00.00.0);

                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:

            wps_clip_image-5220

            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

             

            Feedback

            # re: OpenCASCADE Root-Finding Algorithm[未登錄]  回復  更多評論   

            2014-10-22 09:12 by 哈哈
            樓豬我看好你

            # re: OpenCASCADE Root-Finding Algorithm  回復  更多評論   

            2014-10-22 10:05 by eryar
            @哈哈

            :-)
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