La formula di bisezione prevede di dividere l’intervallo [a,b] a metà, identificando il punto medio c = (a+b)/2. A questo punto, si valuta il segno della funzione nel punto c. Se il segno è uguale a zero, allora c è una radice esatta. Altrimenti, si considera il sottointervallo [a,c] se i segni della funzione in a e c sono opposti, oppure il sottointervallo [c,b] se i segni della funzione in c e b sono opposti. In questo modo, si crea un nuovo intervallo più piccolo che contiene la radice, e si ripete il processo finché la radice non viene approssimata con la precisione desiderata.
La teoria alla base di questo metodo si basa sul teorema di Bolzano, che afferma che se una funzione è continua in un intervallo [a,b] e assume valori di segno opposto ai suoi estremi, allora esiste almeno una radice dentro quell’intervallo. Questo teorema fondamentale fornisce una garanzia validità del metodo di bisezione.
La formula di bisezione è estremamente efficace, in quanto assicura la convergenza alla radice desiderata in un numero finito di iterazioni. Tuttavia, bisogna tenere presente che la convergenza può essere lenta in caso di intervalli molto stretti o funzioni con comportamenti particolari, come oscillazioni e discontinuità.
Per utilizzare correttamente questo metodo, è necessario conoscere l’intervallo in cui si trova la radice, nonché i segni della funzione ai suoi estremi. In alcuni casi, può essere necessario effettuare un’analisi preliminare del comportamento della funzione per determinare l’intervallo di ricerca.
Un aspetto importante da considerare durante l’implementazione pratica del metodo di bisezione è la scelta dei criteri di arresto. È fondamentale definire una tolleranza accettabile per l’approssimazione della radice, in modo da evitare inutili iterazioni e ridurre al minimo il rischio di errore.
In conclusione, il calcolo della formula di bisezione è uno strumento matematico utilizzato per approssimare le radici di una funzione in un intervallo. Basandosi sul principio del teorema di Bolzano, questo metodo offre una soluzione affidabile e convergente. Tuttavia, è importante valutare attentamente l’intervallo di ricerca e i criteri di arresto per garantire un’efficace implementazione.