牛頓迭代法解非線性方程(組)
1、牛頓迭代思想
藉助對函式f(x)=0做泰勒展開而構造的一種迭代格式
將f(x)=0在初始值x0做泰勒展開:
當h趨近於0時,在[x,x+h]區間內用直線表示曲線,故而去展開式的線性部分做f(x)≈0的近似值
則即得
則得到迭代格式為
2、弦截法
用差商代替導數得迭代格式為
3、非線性方程組的牛頓迭代法
方程組
在(x0,y0)附近做泰勒展開得
設則得到
從而解得的值,進而得到的值
將x1,y1替換x0,y0帶入上述方程組,得到的值
依次迭代便可得到的值,直到時程式結束
相關推薦
牛頓迭代法解非線性方程(組)
1、牛頓迭代思想 藉助對函式f(x)=0做泰勒展開而構造的一種迭代格式 將f(x)=0在初始值x0做泰勒展開: 當h趨近於0時,在[x,x+h]區間內用直線表示曲線,故而去展開式的線性部分做f(x)≈0的近似值 則即得 則得到迭代格式為 2、弦截法 用差商代替導數得迭代格式
牛頓迭代法解非線性方程matlab實現
1.功能本程式採用牛頓法,求實係數高次代數方程f(x)=a0xn+a1xn-1+…+an-1x+an=0 (an≠0)(1)的在初始值x0附近的一個根。2.使用說明(1)函式語句Y=NEWTON_1(A,N,X0,NN,EPS1) 呼叫M檔案newton_1.m。(2)引數
牛頓迭代法解非線性方程組(MATLAB版)
牛頓迭代法,又名切線法,這裡不詳細介紹,簡單說明每一次牛頓迭代的運算:首先將各個方程式在一個根的估計值處線性化(泰勒展開式忽略高階餘項),然後求解線性化後的方程組,最後再更新根的估計值。下面以求解最簡單的非線性二元方程組為例(平面二維定位最基本原理),貼出原始碼: 1、
Java資料結構:牛頓迭代法求非線性方程的解
根據以上思想 public class 牛頓迭代法 { static double func(double x) { //待求解方程 return x * x * x * x - 3 * x * x * x + 1.5 * x * x - 4.0; } s
MATLAB 牛頓迭代法解非線性方程組
牛頓迭代法流程圖: Newton迭代法計算步驟 : (1) 取初始點x0,最大迭代次數N和精 度 ε。 (2) 如果 f' (x0)=0, 則停止計算;否則計算 x1 = x0 -f(x0)/
計算方法-C/C++牛頓迭代法求非線性方程近似根
把f(x)在x0附近展開成泰勒級數f(x) = f(x0)+f'(x0)(x-x0)+f''(x0)/2!*(x-x0)^2+...然後取其線性部分,作為非線性方程f(x) = 0的近似方程,即泰勒展開的前兩項,則有f(x) = f'(x0)x - x0*f'(x0) + f
matlab解非線性方程(組)的數值方法
matlab中解非線性方程(組)涉及兩個函式: fzero和fsolve。 這兩個函式的區別在於:fzero僅用於求解一元標量函式的零點;而fsolve可以求解多元向量函式的零點,也即可以用於求解方程組。 這兩個函式共同點在於:都使用迭代演算法求解,因此必須給定初始值。 兩
Matlab優化問題10—fzero和fsolve解非線性方程(組)
說明:單元非線性方程可用fzero,多元非線性方程可用fsolve.呼叫格式分別為: [x,fval,exitflag,output]=fzero(fun,x0) [x,fval,exitflag,o
C語言實現牛頓迭代法解方程
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,我們可以確定至少存在一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,指如何從變數的前一個值推出其下一
[數值分析]不動點迭代法求解非線性方程
Promble1 求出f(x)=3x2−ex=0f(x)=3x2−ex=0的根,精確到小數點後的第4位。 解 首先我們利用matlab繪圖確定出根的大致區域。 由圖可知存在三個有根區間[−1
c++ 牛頓迭代法求根原始碼(c++函式有多個不同型別返回值的處理方法)
#include <iostream> #include<cmath> using namespace std; struct result { double x;
利用牛頓迭代法求解非線性方程組
最近一個哥們,是用牛頓迭代法求解一個四變數方程組的最優解問題,從網上找了程式碼去改進,但是總會有點不如意的地方,迭代的次數過多,但是卻沒有提高精度,真是令人揪心! 經分析,
雅可比迭代法解線性方程組(matlab程式)
A=[4,3,0;3,4,-1;0,-1,4]; b=[24,30,-24]; x=jokebi(A,b); function x2=jokebi(B,c) D=diag(diag(B)); U=D-triu(B); L=D-(triu(B))'; x1=(rand(1,
非線性方程(組)的求解
Example1:用solve命令求下列非線性方程(組)的解 %求解非線性方程(組)的solve命令 (1)x=solve('8*x^9+17*x^3-3*x=-1','x') (2)x=solve('sin(cos(2*x^3))=0','x') (3)
牛頓迭代法(含輾轉相除法原理):近似求解方程的根
結論:迭代序列: x (n+1)= x (n)- f ( x(n) ) / f '( x(n) ) (附C++程式碼) (通過不斷作切線找切線與x軸交點重複,交點不斷向根逼近) 牛頓迭代法:在實數和複數域求方程的近似根,由泰勒級數前幾項尋找 計算方法: 設 x
方程求根(二分法和牛頓迭代法)
一、實驗內容 以方程:x3-0.2x2-0.2x-1.2=0為例,編寫程式求方程的根 編寫二分法、迭代法、牛頓法程式,分析執行結果 二、程式碼(python) import matplotlib.pyplot as plt #計算原函式值 de
【數值分析】迭代法解方程:牛頓迭代法、Jacobi迭代法
牛頓迭代公式 設已知方程f(x)=0的近似根x0 ,則在x0附近f(x)可用一階泰勒多項式近似代替.因此, 方程f(x)=0可近似地表示為p(x)=0。用x1表示p(x)=0的根,它與f(x)=0的根差異不大. 設 ,由於x1滿足解得 重複這一過程,得到迭代公式:
演算法分析與設計-迭代法求解方程(組)的根(詳解)
演算法分析設計課之期末考試前的重要演算法複習總結。。。以下內容大多都摘抄自上課的課件的內容,但是課件沒有解方程的完整程式碼,於是自己又寫了寫程式碼,僅供參考。首先,迭代法解方程的實質是按照下列步驟構造一個序列x0,x1,…,xn,來逐步逼近方程f(x)=0的解:1)選取適當的
zoj-4005(牛頓迭代法|手動開根號)
手動開根還沒學會。。。主要是程式碼太迷了得研究下 要學手動開根的話可以參考一下連結: https://www.cnblogs.com/KasenBob/p/10041399.html 我是用了牛頓迭代法,可以參考以下內容: http://www.matrix67.com/blog/archives/3
C程式設計案例(牛頓迭代法求高次方程的根)
牛頓迭代法求方程的根 1. 牛頓迭代法的幾何解釋 註解: 設 r r