用matlab做牛頓迭代法,用matlab如何編寫牛頓迭代法問題,謝謝

時間 2021-05-02 11:23:21

1樓:sky不用太多

function [ a ] = cal( a,b,v )%a,b表示區間,v是精度

i=1;

x = (a+b)/2;

a=[i x];

t = x-(x^3-x-1)/(3*x^2-1);%迭代函式

while(abs(t-x)>v)

i=i+1;

x = t;

a = [a;i x];

t = x-(x^3-x-1)/(3*x^2-1);%迭代函式

enda = [a;i+1 t];

end執行結果:

>> format long;

>> cal(1,2,0.00001)

ans =

1.000000000000000   1.500000000000000

2.000000000000000   1.347826086956522

3.000000000000000   1.325200398950907

4.000000000000000   1.324718173999054

5.000000000000000   1.324717957244790

牛頓迭代法(newton's method)又稱為牛頓-拉夫遜(拉弗森)方法(newton-raphson method),它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和複數域上近似求解方程的方法。多數方程不存在求根公式,因此求精確根非常困難,甚至不可能,從而尋找方程的近似根就顯得特別重要。方法使用函式f(x)的泰勒級數的前面幾項來尋找方程f(x) = 0的根。

牛頓迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大優點是在方程f(x) = 0的單根附近具有平方收斂,而且該法還可以用來求方程的重根、復根,此時線性收斂,但是可通過一些方法變成超線性收斂。另外該方法廣泛用於計算機程式設計中。

已經證明,如果是連續的,並且待求的零點是孤立的,那麼在零點周圍存在乙個區域,只要初始值位於這個鄰近區域內,那麼牛頓法必定收斂。 並且,如果不為0, 那麼牛頓法將具有平方收斂的效能. 粗略的說,這意味著每迭代一次,牛頓法結果的有效數字將增加一倍。

[1]迭代法也稱輾轉法,是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程,跟迭代法相對應的是直接法(或者稱為一次解法),即一次性解決問題。迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重複性操作的特點,讓計算機對一組指令(或一定步驟)重複執行,在每次執行這組指令(或這些步驟)時,都從變數的原值推出它的乙個新值。

利用迭代演算法解決問題,需要做好以下三個方面的工作:

一、確定迭代變數

在可以用迭代演算法解決的問題中,至少存在乙個可直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數,這個變數就是迭代變數。

二、建立迭代關係式

所謂迭代關係式,指如何從變數的前乙個值推出其下乙個值的公式(或關係)。迭代關係式的建立是解決迭代問題的關鍵,通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。

三、對迭代過程進行控制

在什麼時候結束迭代過程?這是編寫迭代程式必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地執行下去。

迭代過程的控制通常可分為兩種情況:一種是所需的迭代次數是個確定的值,可以計算出來;另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況,可以構建乙個固定次數的迴圈來實現對迭代過程的控制;對於後一種情況,需要進一步分析得出可用來結束迭代過程的條件。

2樓:匿名使用者

syms x

f=x^x-10;

df=diff(f,x);

eps=1e-6;

x0=10;

cnt=0;

maxcnt=200; %最大迴圈次數

while cnt

if (abs(x1-x0)

break;

endx0=x1;

cnt=cnt+1;

endif cnt==maxcnt

disp '不收斂'

else

vpa(x1,8)end

用matlab如何編寫牛頓迭代法問題,謝謝

3樓:chenbd文庫

看一本書叫數值計算, x=x^3-1或者 x=sqrt3(x+1) 不停的迭代即可 其中乙個應該滿足迭代的收斂原則,具體的收斂條件請看書。

4樓:匿名使用者

function [ a ] = cal( a,b,v )%a,b表示區間,v是精度

i=1;

x = (a+b)/2;

a=[i x];

t = x-(x^3-x-1)/(3*x^2-1);%迭代函式

while(abs(t-x)>v)

i=i+1;

x = t;

a = [a;i x];

t = x-(x^3-x-1)/(3*x^2-1);%迭代函式

enda = [a;i+1 t];

end執行結果:

>> format long;

>> cal(1,2,0.00001)

ans =

1.000000000000000 1.500000000000000

2.000000000000000 1.347826086956522

3.000000000000000 1.325200398950907

4.000000000000000 1.324718173999054

5.000000000000000 1.324717957244790

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