牛顿迭代法对单根至少是2阶局部收敛的,对重根是一阶局部收敛的

程序流程分析：①赋值x0＝1.5,即迭代初值；②用初值x0代入方程中计算此时的f(x0)及f’(x0),程序中用变量f描述方程的值,用fd描述方程求导之后的值；③计算增量d=f/fd；④计算下一个x,

先去看看计算方法学习一下“牛顿迭代法”吧,不然就算懂了这个小程序也意义不大,真的

#include <stdio.h> #include <math.h>//

x=0,f(x)=-6,f1(x)=-3,x1=-2,x=-2,f(x)=-46,f1(x)=39,f(x)/f1(x)=-1.179因此,在第一次循环是就会跳出.把fabs(f(x)/f1(x))>

如果存在a,b∈F,使f(x)=a（x-b）^n,那么显然f'(x)|f(x),所以条件的充分性得证.现在证明必要性,因为f是多项式,假设是n次的,所以,degf'(x)=degf(x)-1,又因为f

不是一回事,请看以下的定义：割线法　　割线法,又称弦割法,弦法.是求解非线性方程的根的一种方法.属于逐点线性化方法.　　割线法是函数逼近法（又称函数插值法）的一种,基本思想是用用区间[tk-1,tk]

牛顿迭代法是以微分为基础的,微分就是用直线来代替曲线,由于曲线不规则,那么我们来研究直线代替曲线后,剩下的差值是不是高阶无穷小,如果是高阶无穷小,那么这个差值就可以扔到不管了,只用直线就可以了,这就是

很简单,你自己写,给你提示如下:头文件加:#include函数:f(x)=x*x-3.0*x-exp(x)+2.0;一阶导数:f2(x)=2.0*x-3.0-exp(x);迭代公式:x1=x0-f(x

源程序如下：clearclcN=100;x=2;forii=0:Nxl=x;num=ii;x=x-(x^3-3*x+1)/(3*x^2-3);ifabs(x-xl)

#include#includedoubleeps=10E-6;doublef(doublek)//原函数方程{returnlog10(k)+k-2.0;}doubleget(doublek){ret

xn+1=(xn+a/x)/2

#include#includeintmain(){doublex=1,x2;do{x2=x;x-=(2*x*x*x-4*x*x+3*x-6)/(6*x*x-8*x+3);}while(fabs(x-

牛顿法是牛顿在17世纪提出的一种求解方程f(x)=0.多数方程不存在求根公式,从而求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.设r是f(x)=0的根,选取x0作为r初始近似值,过

5开二次方根即5^(1/2)x=5^(1/2)x^2=5即求y=x^2-5=0的根由于y'=2xso牛顿迭代公式为：x(n+1)=x(n)-[x(n)^2-5]/(2x(n))初值可取x(0)=2;一

总的来说局部收敛性指的是初值取在根的局部时算法(一般)具有二阶收敛速度,全局收敛性是指初值在定义域内任取时算法是否收敛,若收敛其速度如何,收敛到哪个根.具体来说局部收敛性有如下定理设已知f(x)=0有

这里的Newton法是求方程f(x)=0的根的方法.用迭代法：通过一定的迭代公式得到x(k+1)=g(xk),若记ek＝|xk－x*|,其中x*是f(x)＝0的根.ek就是度量迭代序列{xk}与真解之

symsxf=x^x-10;df=diff(f,x);eps=1e-6;x0=10;cnt=0;MAXCNT=200;%最大循环次数whilecnt

#include#include#include#defineN100#definePS1e-5//定义精度#defineTA1e-5//定义精度floatNewton(float(*f)(float

老大我知道但不太好写内容很多推荐你本书：数值计算方法科学出版社（不一定是这个出版社的别的也差不多）见29页牛顿法Xn+1=Xn-F(Xn)/F'(Xn)再问：贴个图或者简单讲下思路吧，麻烦你^^再答：

牛顿迭代法的步骤大概是这样的：首先给定一个初始值x0,用它来进行迭代.迭代的方法就是在点(x0,f(x0))处做曲线的切线,与横轴得到一个交点(x1,0),x1就是第一次迭代的结果,也就是方程解的一个