matlab迭代公式xn 1=

clearallclcflag=-1;counter=1;fore=100;now=0;whileabs(fore)>10^-6   flag=flag*-1;&n

%用牛顿下山法求解方程function[x,k]=myfun_newton(f,x0,emg)%f表示非线形方程%x0迭代初值,此种方法是局部收敛,初值要选择恰当%emg是精度指标%k,u分别表示迭代

%牛顿环演示的MATLAB程序closeall;clear;clc;figure('Position',[90164873483]);L=632.8;R=5;H=5;a1=axes('Position

具体的问问你的导师.

fit=@(x)x(1)^2+x(2)^2-16*x(1)-5*x(1)*x(2);options=gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,.

n=1;while1G(n)=f(A(n),B(n),C(n));D(n)=g(A(n),B(n),C(n));A(n+1)=h(G(n),D(n));B(n+1)=e(G(n),D(n));C(n+

迭代公式就是指用现在的值,代到一个公式里面,算出下一个值再用下一个值代入公式,如此往复地代.比如x=(x+2/x)/2你随便拿一个x=10代入,得x=(10+2/10)/2=5.1再代进去x=(5.1

你可以自己写个程序用vbcpascal都可以轻松实现

一种通用的公式是=总位移/总时间　　但如果是匀变速运动,那么还有一种公式=（初速度+末速度）/2定义式　　△s÷△t=平均速度　　（△s=位移的大小△t=通过这段位移所用的时间）

1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些

你好　　对于非鲁棒性拟合,nlinfit使用Levenberg–Marquardtalgorithm的非线性最小二乘法.而对于稳健拟合,nlinfit使用一种算法（没有具体的名字,只有一个参考文献,具

找到一个现成的,链接在附件里.

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（IterativeMethod）.

在后面加上optimset('MaxIter',最大迭代次数),例如x=fsolve(@myfun,[234],optimset('MaxIter',100000))

试试.建立一个m文件mysolve.m如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionchanshu=mysolve(i

PrivateSubCommand1_Click()a=Val(InputBox("a="))x=0:y=aDoWhileAbs(y-x)>=0.00001x=yy=(x+a/x)/2LoopPrin

#include#include#defineeps1e-6voidmain(){doublea,x0,x1,dif;intn=0,flag=0;printf("Typea:");scanf("%lf

%% set para d=6;tol=1e-5;maxIter=100;r=-2:0.01:2;      

y=640.0000640.4870640.9794641.4776641.9816642.4917643.0081643.5309644.0605644.5970645.1408645.692064

第一个.