编写一个程序求方程的根(迭代法)
利用四种方法求方程的根
数值分析实验（三）课题名称：利用四种方法求方程的根任课教师：辅导教师：专业班级：学号：姓名：实验编号：实验报告文件名：1.算法分析：求方程f(x)=x³-3*x-1=0的根。
1.对分区间法：f(x)在某一区间[a,b] 连续且端点出函数值异号，用中点的（a+b）/2平分区间，并计算处中点的函数值f（（a+b）/2）,若f（x）不等于0，每次改变区间范围。
具体步骤：1.找出f(x)=0的根的存在区间（a,b）,并计算出端点的函数值f(a),f(b).2.计算f(x)在区间中点的值f（（a+b）/2）.3.判断：若f（（a+b）/2）近似为0，则停止。
否则，若f（（a+b）/2）与f（a）异号，则跟位于（a，（a+b）/2）,以（a+b）/2代替b，若f（（a+b）/2）与f（b）异号，则跟位于（（a+b）/2，b）,以（a+b）/2代替a。
4.重复（2）（3）步，直到区间缩小到容许的误差范围内，此时，区间中点可作为所求的根。
2.弦位法:用过两点的直线近似曲线，用直线与x轴的交点近似曲线与x轴的交点，需f（x）在零点附近的有连续的二阶微商。
具体步骤： 1.选定初始值a，b，并计算f（a），f（b）。
2. 迭代公式x[i]=a[i]-(f1/(f2-f1))*(b[i]-a[i]);再求f（x[i]）;3.判断：若f（x[i]）近似为0，则停止。
否则，若f（x[i]）与f（a）异号，则跟位于（a，f(a)）和（x[i],f(x[i])）,代替(a，f（a）)( b，f（b）),若f（x[i]）与f（b）异号，则跟位于（x[i],f(x[i])）和（b，f(b)）,代替(a，f（a）)( b，f（b）)。
4.重复（2）（3）步，直到相邻两次迭代值之差到容许的误差范围内，此时，所得的根。
3.迭代法：已知f(x)，保留一个x在左边，右边写为g(x),强令左边x=x[k+1]，右边是关于x[k]的函数g(x)，给定初始值x，构造x的序列，若x收敛，g(x)连续，则x的收敛值为f(x)的值。
C语言迭代法详细讲解
迭代法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。
迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：一、确定迭代变量。
在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
二、建立迭代关系式。
所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
三、对迭代过程进行控制。
在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。
对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
例 1 ：一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。
如果所有的兔子都不死去，问到第12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？分析：这是一个典型的递推问题。
我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为u 3 ，……根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有u 1 ＝ 1 ，u 2 ＝u 1 ＋u 1 × 1 ＝ 2 ，u 3 ＝u 2 ＋u 2 × 1 ＝4 ，……根据这个规律，可以归纳出下面的递推公式：u n ＝u n － 1 × 2 (n ≥ 2)对应u n 和u n － 1 ，定义两个迭代变量y 和x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系：y=x*2x=y让计算机对这个迭代关系重复执行11 次，就可以算出第12 个月时的兔子数。
一元四次方程的实数根(c语言)
一、概述一元四次方程是指形如ax^4+bx^3+cx^2+dx+e=0的方程，其中a、b、c、d为常数且a≠0。
求解一元四次方程的实数根是一个复杂而有挑战性的数学问题。
在本文中，我们将使用C语言编写程序来求解一元四次方程的实数根。
二、一元四次方程的解法1. 一元四次方程求解的通用方法是使用求根公式。
然而，由于一元四次方程的求根公式比较复杂，因此我们可以利用数值计算的方法来逼近方程的实数根。
2. 在C语言中，我们可以利用二分法、牛顿迭代法等数值计算方法来求解一元四次方程的实数根。
在本文中，我们将介绍如何使用牛顿迭代法来求解一元四次方程的实数根。
三、C语言求解一元四次方程的实现1. 首先我们需要定义一个函数来计算一元四次方程f(x)及其导数f'(x)的值。
2. 然后我们可以利用牛顿迭代法来逼近方程的实数根。
牛顿迭代法的公式为x = x - f(x)/f'(x)。
3. 我们可以编写一个循环来迭代计算x的值，直到满足精度要求或者达到最大迭代次数。
四、C语言求解一元四次方程的实例1. 我们以方程x^4-5x^3+3x^2+7x+9=0为例，来演示如何使用C语言求解一元四次方程的实数根。
2. 首先我们编写一个函数来计算方程f(x)及其导数f'(x)的值。
3. 然后我们利用牛顿迭代法来逼近方程的实数根，设定初始值和迭代次数。
4. 最后我们输出求解得到的实数根，以及求解的精度和迭代次数。
五、结论一元四次方程的求解是一个复杂而有挑战性的数学问题。
通过使用C语言编写程序，我们可以利用数值计算方法来求解一元四次方程的实数根，从而得到精确的结果。
这为解决实际问题提供了重要的数学工具和理论支持。
六、参考文献1. 《数值分析》2. 《C语言程序设计》以上就是本文关于使用C语言求解一元四次方程的实数根的解决思路及实现方法。
希望通过本文的介绍，读者可以学到如何使用计算机编程来解决复杂的数学问题，提高自己的编程和数学水平。
牛顿迭代法求方程在1.5附近的根
牛顿迭代法是一种近似求解方程根的方法，它通过不断迭代逼近解的过程来求解方程在某一点附近的根。
在本文中，我将共享关于牛顿迭代法求解方程在1.5附近的根的全面评估和深度探讨。
通过逐步分析牛顿迭代法的原理和具体应用，希望能够帮助您更深入地理解这一方法的优势和局限性。
一、牛顿迭代法的原理牛顿迭代法的基本原理是利用函数的导数来不断逼近方程的根。
具体来说，对于方程f(x)=0，从一个初始值x0开始，通过不断迭代x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}来逼近方程的根，直到满足所需精度要求为止。
这一迭代过程可以通过图形直观理解：在函数图像上，从初始点开始，沿着切线逐步逼近根的过程。
二、牛顿迭代法的应用牛顿迭代法在实际问题中有着广泛的应用，尤其是在科学计算和工程领域。
通过牛顿迭代法可以求解非线性方程、优化问题和曲线拟合等，在实际工程中有着重要的价值。
在求解方程根的问题中，牛顿迭代法通常能够以较快的速度逼近准确解，尤其是在靠近初始点附近的情况下，具有更佳的收敛速度。
三、牛顿迭代法的局限性然而，牛顿迭代法并不是没有局限性的。
在某些情况下，由于函数导数的特殊性或初始点选择不当，牛顿迭代法可能出现迭代不收敛或者收敛速度较慢的情况，这时需要对迭代方法进行调整或选择其他方法来求解方程的根。
在实际应用中，需要综合考虑问题的特点和要求，选择合适的数值方法来求解方程根。
四、牛顿迭代法求解方程在1.5附近的根接下来，我们将以求解方程f(x)=x^3-4x^2+1在x=1.5附近的根为例，来演示牛顿迭代法的具体应用过程。
我们需要确定方程f(x)=x^3-4x^2+1的导数f'(x)=3x^2-8x。
选择一个合适的初始点x0=1.5，代入牛顿迭代公式x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}中，进行迭代计算直到满足精度要求。
通过反复迭代计算，最终得到方程在1.5附近的根为x=2.532。
实验五 用Newton法计算方程的根
五. 讨论分析当初始值选取离零点较远时将导致算法无法使用，例如第三题，将初始值改为2就无法计算出结果了，显示如下例如求020sin 35=-+-x x e x 的根，其中控制精度1010-=eps ，最大迭代次数40=M ,在steffensen 加速迭代方法的程序中，我们只需改动：it_max=40; ep=1e-10， 其余不变 。
利用以上程序，我们只需输入：phi=inline('exp(5*x)-sin(x)+(x)^3-20');[x_star,index,it]=steffensen(phi,0.5)可得：x_star = 0.637246094753909index = 0it = 41观察上述结果，index = 0，it = 41表明迭代失败，所以使用以上方法估计的时候，应该尽量估计出解的范围，偏离不应过大，距离增加迭代次数增加，也有可能迭代失败六. 改进实验建议根据上述分析，我认为，应该先对函数作一个简图，方便知道解的大概位置，然后我们才将这个大概值代入Newton 法或者Steffensen 中进行求解。
当然，我们可以用其他数学软件实现Newton 迭代法，我们可以用z-z 超级画板，其操作流程为：牛顿迭代法的公式是：x n+1=x n-f(x n)/f'(x n)。
下面我们就用牛顿迭代法设计程序求方程f(x)=ln(x)+2*x-6的近似解。
（一）观察方程f(x)=0的零点位置（1）显示坐标系的坐标刻度。
（2）作出函数y=ln(x)+2*x-6的图像，如下图所示：可以观察到方程的根在区间[2，3]上，我们可以设定近似解的初始值为2。
（二）设计求方程近似解的程序（1）在程序工作区中输入：f(x){ln(x)+2*x-6;}执行后，返回结果为：>> f(x) #这表示在计算机已经完成了函数f(x)的定义。
（2）定义f(x)的导函数g(x)，在程序工作区中输入：Diff(f(x),x);执行后，返回结果为：>> 2+1/x #得到了f(x)的导函数。
常用算法(一)——迭代法
常用算法——迭代法一、迭代法迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
设方程为f(x)=0，用某种数学方法导出等价的形式x=g(x)，然后按以下步骤执行：（1）选一个方程的近似根，赋给变量x0；（2）将x0的值保存于变量x1，然后计算g(x1)，并将结果存于变量x0；（3）当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时，重复步骤（2）的计算。
若方程有根，并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛，则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。
上述算法用C程序的形式表示为：【算法】迭代法求方程的根{ x0=初始近似根；do {x1=x0；x0=g(x1)；/*按特定的方程计算新的近似根*/} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon)；printf(“方程的近似根是%f\n”，x0)；}迭代算法也常用于求方程组的根，令X=（x0，x1，…，xn-1）设方程组为：xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)则求方程组根的迭代算法可描述如下：【算法】迭代法求方程组的根{ for (i=0;i<n;i++)x=初始近似根;do {for (i=0;i<n;i++)y=x;for (i=0;i<n;i++)x=gi(X);for (delta=0.0,i=0;i<n;i++)if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x)；} while (delta>Epsilon)；for (i=0;i<n;i++)printf(“变量x[%d]的近似根是%f”，I，x)；printf(“\n”)；}具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况：（1）如果方程无解，算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制；（2）方程虽然有解，但迭代公式选择不当，或迭代的初始近似根选择不合理，也会导致迭代失败。
迭代法求方程的根c语言
迭代法求方程的根c语言迭代法求方程的根是数学中一种非常实用的方法，它通过反复逼近来得到方程的根。
对于许多复杂的方程，迭代法可以提供一种更加简单有效的求解方式。
在计算机中，使用C语言可以轻松地实现迭代法求方程的根。
迭代法基础迭代法是一种数值分析中常用的计算方法，它通过在初始条件下反复施加同一运算，来逐渐逼近目标值的过程。
简单的迭代法可以用下面的公式进行表示：Xn+1 = f(Xn)其中，Xn是第n次迭代的结果，Xn+1是下一次迭代的结果，f(Xn)是在当前值下计算得到的函数值。
这个公式可以反复使用，以达到逐步逼近目标值的效果。
例如，在求解方程f(x) = 0时，可以使用下面的迭代公式：Xn+1 = Xn - f(Xn)/f’(Xn)其中，f’(Xn)表示f(Xn)的导数，也就是函数在Xn 处的切线斜率。
这个公式可以通过在Xn处求出函数值和导数，计算出下一次迭代的Xn+1值。
实现迭代法求方程的根要使用迭代法求解方程的根，需要首先定义迭代函数f(x)以及其导数f’(x)。
这里我们以求解方程x^2 - 2x -1 = 0为例，f(x) = x^2 - 2x - 1，f’(x) = 2x - 2。
在C语言中，我们可以使用以下代码定义迭代函数和其导数：double f(double x) { return x*x - 2*x -1; }double fder(double x) { return 2*x - 2; }接下来，我们可以使用以上定义的迭代函数和导数，使用下面的代码实现迭代法求方程的根：double iterative(double x0, int n){ double x = x0; int i = 0; while(i<n) { x = x - f(x)/fder(x); i++; } return x; }其中x0为迭代的初始值，n为迭代的次数。
在迭代过程中，我们可以使用while循环来反复使用迭代公式，来一步一步逼近方程的根。
python迭代法求解方程
Python 迭代法求解方程本文介绍了使用 Python 编写迭代法求解方程的程序，并举例说明了如何使用迭代法求解一元二次方程、指数方程和三角方程。
下面是本店铺为大家精心编写的5篇《Python 迭代法求解方程》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《Python 迭代法求解方程》篇1引言迭代法是一种常用的数值计算方法，用于求解各种方程。
在Python 中，可以使用迭代法来求解各种方程，例如一元二次方程、指数方程和三角方程等。
本文将介绍如何使用 Python 编写迭代法求解方程的程序，并举例说明如何使用迭代法求解不同类型的方程。
一、一元二次方程一元二次方程的一般形式为:$$x^2+bx+c=0$$其中，$a,b,c$为常数，$x$为未知数。
使用迭代法求解一元二次方程的步骤如下:1. 选择一个初始值$x_0$。
2. 计算下一次的值$x_{n+1}$。
$$x_{n+1}=frac{x_n^2+bx_n+c}{x_n+b}$$3. 重复步骤 2，直到$x_n$满足精度要求。
下面是一个使用 Python 求解一元二次方程的程序:```pythondef quadratic(a, b, c, x0, tolerance):x = x0while abs(x - x0) > tolerance:x0 = xx = (x**2 + b*x + c) / (x + b)return x```其中，$a, b, c, x0$为输入参数，$tolerance$为精度要求。
二、指数方程指数方程的一般形式为:$$a^x=b$$其中，$a,b$为常数，$x$为未知数。
使用迭代法求解指数方程的步骤如下:1. 选择一个初始值$x_0$。
2. 计算下一次的值$x_{n+1}$。
$$x_{n+1}=frac{1}{2}(x_n+frac{b}{a^{x_n}})$$3. 重复步骤 2，直到$x_n$满足精度要求。
```pythondef exponent(a, b, x0, tolerance):x = x0while abs(x - x0) > tolerance:x0 = xx = 0.5 * (x + b / a**x)return x```其中，$a, b, x0$为输入参数，$tolerance$为精度要求。
数学实验-迭代(方程求解)
实验六 迭代（方程求解）一.实验目的：认识迭代数列，考察迭代数列的收敛性.并学会用Mathematica 系统对线性和非线性的方程组进行迭代求解.二.实验环境：计算机，Mathematica 数学软件,Word 文档，课本。
三.实验的基本理论和方法：给定迭代函数f(x)以及一个初值0x 利用1(),0,1,n n x f x n +==⋅⋅⋅迭代得到数列n x ，0,1,n =⋅⋅⋅.如果数列n x 收敛与某个*x ，则有**()x f x =.即*x 是方程()x f x =的解.由此用如下的方法求方程()0g x =的近似解。
将方程()0g x =改写为等价的方程()x f x =，然后选取一初值利用1(),0,1,n n x f x n +==⋅⋅⋅做迭代.迭代数列n x 收敛的极限就是()0g x =的解.线性方程组以及非线性方程组的求解与单变量的方程求解方法类似.实验内容和步骤四.实验内容与结果 1.线性方程组⑴编写给定初值0x 及迭代函数()f x ，迭代n 次产生相应的序列.⑵给函数()(2/)f x x x =+初值为0进行迭代80次所产生的迭代序列并显示. 输入程序：Iterate f_,x0_,n_Integer :Module t ,i,temp x0,AppendTo t,temp ;For i1,in,i ,tempf temp ;AppendTo t,temp;tf x_:x 2x2;Iterate f,1.,80运行结果得：1.,1.5,1.41667,1.41422,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421,1.41421输入程序：NTIterate g_,x0_,n_Integer :Modulei,var x0,t ,h,h x_Dt g x ,x;For i 1,i n,i ,AppendTo t,var ;If h var0,var N var g var h var ,20, Print"Divided by Zero after",i,"'s iterations.";Break ;tg x_:x^32;NTIterate g,1,40运行结果得：1,1.3333333333333333333,1.2638888888888888889,1.2599334934499769665,1.259921050017769774,1.259921049894873165,1.259921049894873165,1.259921049894873165,1.25992104989487316,1.25992104989487316,1.25992104989487316,1.2599210498948732,1.2599210498948732,1.2599210498948732,1.259921049894873,1.259921049894873,1.259921049894873,1.259921049894873,1.25992104989487,1.25992104989487,1.25992104989487,1.2599210498949,1.2599210498949,1.2599210498949,1.259921049895,1.259921049895,1.259921049895,1.259921049895,1.25992104989,1.25992104989,1.25992104989,1.2599210499,1.2599210499,1.2599210499,1.259921050,1.259921050,1.259921050,1.259921050,1.25992105, 1.259921052. 非线性方程组⑴对于给定的矩阵M ，数组f 和初始向量0x ，由迭代1n n x Mx f +=+编写迭代程序，并选择初值分别迭代20和50次所产生的序列. 迭代40次运行结果： 输入程序：LSIterate m_,f_List,f0_List,n_Integer :Modulei,var f0,t Table ,i,n,For i1,in,i,tivar;varm.varf ;t m1,0.4,0.5,1;f1,1;f00,0;LSIterate m,f,f0,40运行结果得：0,0, 1.,1., 2.4,2.5, 4.4,4.7,7.28,7.9,11.44,12.54,17.456,19.26,26.16,28.988,38.7552,43.068,56.9824,63.4456,83.3606,92.9368,121.535,135.617,176.782,197.385,256.736,286.776,372.446,416.144,539.904,603.367,782.251,874.319,1132.98,1266.44,1640.56,1833.93,2375.13,2655.21,3438.22,3843.78,4976.73,5563.88,7203.28,8053.25,10425.6,11655.9,15088.9,16869.7,21837.8,24415.1,31604.9,35335.,45739.9,51138.5,66196.3,74009.4,95801.,107109.,138645.,155010.,200650.,224334.,290385.,324660.,420250.,469854.,608192.,679980.,880185.,984077.,1.27382106,1.42417106, 1.84349106,2.06108106,2.66792106,2.98282106,3.86105106,4.31678106迭代60次运行结果输入程序：LSIterate m_,f_List,f0_List,n_Integer:Modulei,var f0,t Table,i,n,For i1,i n,i,t i var;var m.var f;tm1,0.4,0.5,1;f1,1;f00,0;LSIterate m,f,f0,60运行结果得：1,1.3333333333333333333,1.2638888888888888889,1.2599334934499769665,1.259921050017769774,1.259921049894873165,1.259921049894873165,1.259921049894873165,1.25992104989487316,1.25992104989487316,1.25992104989487316,1.2599210498948732,1.2599210498948732,1.2599210498948732,1.259921049894873,1.259921049894873,1.259921049894873,1.259921049894873,1.25992104989487,1.25992104989487,1.25992104989487,1.2599210498949,1.2599210498949,1.2599210498949,1.259921049895,1.259921049895,1.259921049895,1.259921049895,1.25992104989,1.25992104989,1.25992104989,1.2599210499,1.2599210499,1.2599210499,1.259921050,1.259921050,1.259921050,1.259921050,1.25992105,1.25992105⑵改写矩阵的等价形式，给定数组f 和初始向量0x ，运用迭代格式11()x I D A x D b --=-+编写迭代程序。
fortran95作业答案
FORTRAN90程序设计[麒麟火小组]日期：[2013.7.5]土木工程1309班小组成员：曹阳201302655 裴思杰201302618张健201302601 徐嘉辰201302605作业：一．求一元方程的根1.采用语句函数或函数子程序定义一元方程；2.程序采用以下多种方法求方程的根；牛顿迭代法，二分法，迭代法程序利用控制变量（如nmethod）来选择计算方法。
Program Frist !一个可以选择子程序的主程序integer xuhaoprint*,"请选择方法：1：二分法。
2：迭代法。
3：牛顿迭代法。
"read*,xuhaoif(xuhao==1)then !将3种方法放在不同的子程序中，并用选择结构进行选择。
call bisection()endifif(xuhao==2)thencall diedai()endifif(xuhao==3)thencall niudun()endifendsubroutine bisection() !二分法的子程序real x1,x2,xreal bisect,func1 !对要调用的子程序作说明doprint*,"输入x1,x2的值："read*,x1,x2if(func1(x1)*func1(x2)<0.0)exitprint*,"不正确的输入！"enddox=bisect(x1,x2)print 10,'x=',x10format(a,f15.7)real function bisect(x1,x2) !二分法结构的函数子程序real x1,x2,x,f1,f2,fxx=(x1+x2)/2.0fx=func1(x)do while(abs(fx)>1e-6)f1=func1(x1)if(f1*fx<0)thenx2=xelsex1=xendifx=(x1+x2)/2.0fx=func1(x)enddobisect=xendreal function func1(x) !二分法的一元方程子程序real xfunc1=x**3-2*x**2+7*x+4endsubroutine diedai() !迭代法的子程序real xinteger mprint*,'请输入x0和最高循环次数的值:'read*,x,mcall iteration(x,m)endsubroutine iteration(x,m) !迭代法结构的函数子程序implicit nonereal x,x1real func2integer i,mi=1x1=func2(x)do while(abs(x-x1)>1e-6.and.i<=m)print 10,i,x1x=x1i=i+1x1=func2(x)if(i<=m)thenprint 20,'x=',x1elseprint 30,'经过',m,'次迭代后仍未收敛'endif10 format('i='i4,6x,'x='f15.7)20 format(a,f15.7)30 format(a,i4,a)endreal function func2(x) !迭代法一元方程的子程序real xfunc2=(-x**3+2*x**2-4)/7endsubroutine niudun() !牛顿迭代法的子程序real xinteger mprint*,'输入初值'read*,xcall newton(x)endsubroutine newton(x) !牛顿迭代法结构的函数子程序implicit nonereal x,x1real func3,dfunc3integer i,mi=1x1=x-func3(x)/dfunc3(x)do while (abs(x-x1)>1e-6)print 10,i,x1x=x1i=i+1x1=x-func3(x)/dfunc3(x)enddoprint 20,'x=',x110 format('i=',i4,6x,'x=',f15.7)20 format(a,f15.7)endreal function func3(x) !牛顿迭代法一元方程的函数子程序func3=x**3-2*x**2+7*x+4endreal function dfunc3(x) !牛顿迭代法一元方程的导数的子程序real xdfunc3=3*x**2-4*x+7end二．求解线性方程组用高斯消去法解线性方程组Ax=B的解，其中A为N*N系数矩阵，x为解向量，B为方程组右端n 维列向量。
收敛性与收敛速度的比较(数值分析实验)
收敛性与收敛速度的比较实验目的：通过用不同迭代法解同一非线性方程，比较各种方法的收敛性与收敛速度。
实验内容：求解非线性方程 0232=-+-x e x x 的根，准确到106-。
实验要求：（1） 用你自己设计的一种线性收敛的迭代法求方程的根（利用算法4.1（简单迭代法）计算）；（2）用斯蒂芬森加速迭代（算法4.2）计算。
输出迭代初值、各次迭代值及迭代次数。
（3）用牛顿法（算法4.3）求方程的根，输出迭代初值、各次迭代值及迭代次数，并与（1）、（2）的结果比较。
（4）用MATLAB 内部函数solve 直接求出方程的所有根，并与（1）、（2）、（3）的结果进行比较。
实验程序：（1） 简单迭代法：初值选用0.5 format longc=10.^(-6);x0=0.5;syms x fxfx=(x.^2-exp(x)+2)/3;j=1;fx0=(x0.^2-exp(x0)+2)/3while(abs((x0-fx0)/fx0)>c)x0=fx0;fx0=(x0.^2-exp(x0)+2)/3j=j+1;endj结果：fx0 =0.200426243099957fx0 =0.272749065098375fx0 =0.253607156584130 fx0 =0.258550376264936 fx0 =0.257265636335094 fx0 =0.257598985162190 fx0 =0.257512454514832 fx0 =0.257534913615251 fx0 =0.257529084167956 fx0 =0.257530597238330 fx0 =0.257530204510457fx0 =0.257530306445639j =12j =12迭代次数：12（2）斯蒂芬森加速迭代法：format longc=10.^(-6);y=0.5;syms x fx gx hxfx=(x.^2-exp(x)+2)/3;gx=(fx.^2-exp(fx)+2)/3;hx=x-(fx-x).^2/(gx-2*fx+x);j=1;fy=(y.^2-exp(y)+2)/3;gy=(fy.^2-exp(fy)+2)/3;hy=y-(fy-y).^2/(gy-2*fy+y)while((abs(y-hy)/hy)>c)y=hy;fy=(y.^2-exp(y)+2)/3;gy=(fy.^2-exp(fy)+2)/3;hy=y-(fy-y).^2/(gy-2*fy+y)j=j+1;endj结果：hy =0.258684427565791hy =0.257530317719808hy =0.257530285439861j =3迭代次数：3（3）牛顿法format longc=10.^(-6);x0=0.5;syms x fxfx=x-(x.^2-3*x-exp(x))+2/(2*x-exp(x)-3);j=1;fx0=(x0.^2-exp(x0)+2)/3while((abs(x0-fx0)/fx0)>c)x0=fx0;fx0=x0-(x0.^2-3*x0-exp(x0)+2)/(2*x0-exp(x0)-3) j=j+1;end结果：fx0 =0.200426243099957fx0 =0.257208351085202fx0 =0.257530275750830fx0 =0.257530285439861迭代次数：4（4）solve函数直接求根x=solve('x^2-3*x+2-exp(x)=0')x =0.25753028543986076045536730493724用solve方法直接求根收敛速度较快，迭代次数较少。
简单迭代法求方程的根matlab
简单迭代法求方程的根matlab一、简介简单迭代法，又称为逐次逼近法或枚举法，是求解非线性方程的一种重要方法。
其基本思想是将原方程转化为等价的形式，然后通过不断迭代逼近方程的根。
在MATLAB中，可以通过编写程序来实现简单迭代法求解方程的根。
二、算法原理设非线性方程f(x)=0有一个实根α，将f(x)在α处进行泰勒展开，则有：f(x)=f(α)+(x-α)f'(α)+O((x-α)^2)其中O((x-α)^2)表示高阶无穷小。
由于f(α)=0，因此上式可化为：f(x)=(x-α)f'(α)+O((x-α)^2)移项得到：x=α-f(x)/f'(a)这就是简单迭代法的基本公式。
显然，如果从一个初始值x0开始，不断使用公式进行迭代，则可以逐步逼近方程的根。
三、MATLAB程序设计1. 设定初始值和误差限制我们首先需要确定初始值x0和误差限制epsilon。
其中epsilon通常取较小的值（如10^-6），用于控制计算精度。
在MATLAB中可以编写如下代码：clc;format long; % 设置输出精度% 设定初始值和误差限制x0 = 1; % 初始值epsilon = 1e-6; % 误差限制2. 编写迭代公式根据简单迭代法的基本公式，我们可以编写一个函数来进行迭代计算。
假设要求解方程x^2-3=0的根，可以编写如下代码：function y = f(x)y = x^2 - 3;endfunction y = g(x)y = 2*x;end% 简单迭代法求解方程x^2-3=0的根x0 = 1; % 初始值epsilon = 1e-6; % 误差限制nmax = 100; % 最大迭代次数for n = 1:nmaxx1 = x0 - f(x0)/g(x0);if abs(x1-x0) < epsilon % 判断是否满足精度要求break;x0 = x1;endfprintf('方程的根为：%f\n', x1);在上面的代码中，我们使用了两个函数f和g来分别表示原方程和其导数。
简单迭代法求方程的根matlab
简单迭代法求方程的根1. 引言简单迭代法是一种常用的求解非线性方程根的方法。
它基于方程的连续性和局部斜率连续的性质，通过迭代逼近方程的根。
在本文中，我们将详细介绍简单迭代法的原理和步骤，并使用MATLAB编写代码来解决方程求根问题。
2. 简单迭代法原理简单迭代法的基本思想是，将非线性方程转化为迭代形式，通过不断迭代逼近方程的根。
其原理基于不动点定理，即给定一个函数f(x)，若存在一个不动点x∗，满足x∗=f(x∗)，则迭代过程x k+1=f(x k)中的序列x k将收敛到x∗。
对于求解方程f(x)=0的问题，我们可以将其转化为x=g(x)的形式，其中g(x)= x−f(x)，且f′(x)不等于0。
这样，我们可以通过迭代逼近x=g(x)的根，从而得f′(x)到原方程的解。
3. 简单迭代法步骤简单迭代法的步骤如下：3.1 选择初始点选择一个合适的初始点x0作为迭代的起点。
3.2 迭代计算根据迭代公式x k+1=g(x k)，计算序列x k的下一个值。
3.3 判断终止条件根据预设的终止条件，判断是否满足终止条件。
常用的终止条件包括： - 迭代次数达到预设的最大值。
- 迭代过程中下一个值与当前值之差小于预设的精度。
3.4 输出结果当满足终止条件时，输出最终的逼近根的值。
4. 简单迭代法在MATLAB中的实现以下是简单迭代法在MATLAB中的实现代码：function root = simple_iter_method(f, g, x0, max_iter, precision) % f: 原方程% g: 迭代函数% x0: 初始点% max_iter: 最大迭代次数% precision: 精度x = x0;iter = 0;while iter < max_iterx_next = feval(g, x); % 使用feval函数计算迭代值if abs(x_next - x) < precisionroot = x_next;return;endx = x_next;iter = iter + 1;enderror('达到最大迭代次数，未找到合适的解');end5. 示例与应用5.1 示例：求解方程x2−3x+2=0。
c语言迭代法自洽计算简单举例
c语言迭代法自洽计算简单举例迭代法是一种通过逐步逼近的方式解决问题的数值计算方法。
在C 语言中，我们可以使用迭代法来解决各种数学问题，例如求方程的根、计算积分、求解线性方程组等等。
在本文中，我将以求解方程的根为例，来演示C语言中迭代法的应用。
假设我们要解方程f(x) = 0，我们可以使用迭代法来逐步逼近方程的根。
首先，我们需要选择一个适当的初始值x0，然后通过迭代计算得到一个序列{x0, x1, x2, ...}，使得lim(n->∞) xn = x，其中x是方程f(x) = 0的根。
接下来，让我们通过一个简单的例子来演示C语言中迭代法的应用。
假设我们要解方程f(x) = x^2 - 2 = 0，我们可以使用迭代法来逐步逼近方程的根。
首先，我们选择一个适当的初始值x0，例如x0 = 1。
然后，我们根据迭代公式xn+1 = xn - f(xn)/f'(xn)，其中f'(x)是f(x)的导数，来计算得到序列{x0, x1, x2, ...}。
最终，当序列收敛时，即lim(n->∞) xn = x，我们就得到了方程的根x。
下面是一个使用迭代法求解方程f(x) = x^2 - 2 = 0的C语言程序：```c#include <stdio.h>#include <math.h>//定义方程f(x)double f(double x) {return x * x - 2;}//定义方程f(x)的导数f'(x)double df(double x) {return 2 * x;}int main() {double x0 = 1; //初始值double xn = x0;double epsilon = 1e-6; //精度int n = 0; //迭代次数do {xn = xn - f(xn) / df(xn);n++;} while (fabs(f(xn)) > epsilon);printf("迭代法求解方程f(x) = x^2 - 2 = 0的根为：%lf\n", xn);printf("迭代次数：%d\n", n);return 0;}```上面的程序中，我们首先定义了方程f(x)和f'(x)的函数f和df，然后选择了一个初始值x0 = 1，设置了迭代的精度epsilon = 1e-6。
单片机开根号的算法
单片机开根号的算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：单片机是嵌入式系统中常用的微控制器，它具有体积小、功耗低、性能稳定等特点。
在嵌入式系统中，常常会遇到需要进行开根号的情况，例如在传感器数据处理、控制算法中。
由于单片机的资源有限，开根号运算相对复杂，往往会耗费较多的计算时间和资源。
设计一种效率高、精确度高的单片机开根号算法至关重要。
在单片机中，通常使用近似算法来实现开根号运算。
牛顿迭代法是一种常用的方法。
牛顿迭代法是一种数值计算方法，用于求解方程的根。
其基本思想是从一个初始近似解开始，通过不断迭代，逐步逼近真实的根。
对于开根号运算，可以利用牛顿迭代法求解方程f(x)=x^2-a=0 的根，其中a是待开根号的数。
具体来说，可以通过以下迭代公式进行求解：\[x_{n+1}=\frac{1}{2}*(x_n+\frac{a}{x_n})\]n表示迭代次数，x0为初始近似解。
通过不断迭代，可以逐步逼近真实的开根号值。
需要注意的是，迭代次数越多，计算精度会越高，但同时也会消耗更多的计算资源。
除了牛顿迭代法，还有其他一些开根号算法可以在单片机中实现。
二分法是一种简单但效率较低的算法。
其基本思想是通过比较中间值与目标值的大小关系，逐步缩小搜索范围，最终找到目标值。
虽然二分法在理论上可以实现开根号运算，但是其计算时间较长，不太适合在单片机中应用。
除了算法选择之外，还有一些优化策略可以提高单片机开根号算法的性能。
可以通过查找表的方式预先计算部分根号值，并将其存储在ROM中，以减少运算时间。
可以考虑使用定点运算代替浮点运算，进一步提高计算效率。
合理设计数据结构和算法逻辑，也能有效降低资源占用和运算时间。
单片机开根号算法是嵌入式系统中常见的计算问题。
通过选择合适的数值计算方法和优化策略，可以提高算法性能，减少资源消耗，实现更高效、精确的开根号运算。
在实际应用中，开发者需要根据具体情况选择合适的算法，并结合优化策略，以满足系统性能需求。
迭代法求解方程（组）的根
迭代法求解⽅程（组）的根⾸先，迭代法解⽅程的实质是按照下列步骤构造⼀个序列x0,x1,…,xn,来逐步逼近⽅程f(x)=0的解:1）选取适当的初值x0；2）确定迭代格式，即建⽴迭代关系，需要将⽅程f(x)=0改写为x=φ(x)的等价形式；3) 构造序列x0，x1，……，xn，即先求得x1=φ(x0)，再求x2=φ(x1)，……如此反复迭代，就得到⼀个数列x0， x1，……，xn，若这个数列收敛，即存在极值，且函数φ(x)连续，则很容易得到这个极限值,x*就是⽅程f(x)=0的根。
举个例⼦：求解⽅程： f(x) =x^3-x-1=0 在区间（1，1.5）内的根。
⾸先我们将⽅程写成这种形式：⽤初始根x0=1.5带⼊右端，可以得到这时，x0和x1的值相差⽐较⼤，所以我们要继续迭代求解，将x1再带⼊公式得直到我们我们得到的解的序列收敛，即存在极值的时候，迭代结束。
下⾯是这个⽅程迭代的次数以及每次xi的解（i=0,1,2....）我们发现当k=7和8的时候，⽅程的解已经不再发⽣变化了，这时候我们就得到了此⽅程的近似解。
1#define eps 1e-82int main()3 {4 x0=初始近似根；5do{6 x1=x0;7 x0=g(x1); //按特定的⽅程计算新的近似根8 }while(fabs(x0-x1)>eps);9 printf("⽅程的近似根是%f\n",x0);10 }注意：如果⽅程⽆解，算法求出的近似根序列就不会收敛，那么迭代过程就会变成死循环。
因此，在使⽤迭代算法前应先考察⽅程是否有解，并在算法中对迭代次数给予限制。
下⾯再写⼀个求解⽅程组的例⼦加深⼀下理解：算法说明：⽅程组解的初值X=（x0，x1，…，xn-1）,迭代关系⽅程组为：xi=gi(X)(i=0,1,…,n-1),w为解的精度,maxn为迭代次数。
算法如下：算法核⼼：1int main()2 {3for (i=0; i<n; i++)4 x[i]=初始近似根;5do6 {7 k=k+1;8for(i=0; i<n; i++）9 y[i]=x[i];10for(i=0; i<n; i++)11 x[i]=gi(X); //按特定的⽅程计算新的近似根12 c=0;13for(i=0; i<n; i++)14 c=c+fabs(y[i]-x[i]);//c要每次重新设初值为015 }while(c>eps and k<maxn );16for(i=0; i<n; i++)17 print("变量的近似根是"，x[i]);18 }选取初始向量精确度为1e-8，迭代次数为100求解代码如下：1 #include<iostream>2 #include<cstdio>3 #include<cstring>4 #include<cmath>5#define eps 1e-86using namespace std;7const int maxn=100;8double x[10],y[10];9int main()10 {11for(int i=1;i<=4;i++)12 x[i]=0;13int cnt=0;14double c=0;15do{16for(int i=1;i<=4;i++)17 y[i]=x[i];18for(int i=1;i<=4;i++)19 {20 x[1]=(6+x[2]-2*x[3])/10;21 x[2]=(25+x[1]+x[3]-3*x[4])/11;22 x[3]=(-11-2*x[1]+x[2]+x[4])/10;23 x[4]=(15-3*x[2]+x[3])/8;24 }25 c=0;26for(int i=1;i<=4;i++)27 c+=(fabs(y[i]-x[i]));28 }while(c>eps&&cnt<maxn);29for(int i=1;i<=4;i++)30 printf("x%d = %.4lf\n",i,x[i]);31 }运⾏结果如下：迭代法求解⽅程的过程是多样化的，⽐如⼆分逼近法求解，⽜顿迭代法等。
C语言迭代法详细讲解
迭代法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。
迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：一、确定迭代变量。
在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
二、建立迭代关系式。
所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式（或关系）。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
三、对迭代过程进行控制。
在什么时候结束迭代过程？这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。
对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
例 1 ：一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。
如果所有的兔子都不死去，问到第12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？分析：这是一个典型的递推问题。
我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为u 1 ，第 2 个月时兔子的只数为u 2 ，第 3 个月时兔子的只数为u 3 ，……根据题意，“这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子”，则有u 1 ＝ 1 ，u 2 ＝u 1 ＋u 1 × 1 ＝ 2 ，u 3 ＝u 2 ＋u 2 × 1 ＝4 ，……根据这个规律，可以归纳出下面的递推公式：u n ＝u n － 1 × 2 (n ≥ 2)对应u n 和u n － 1 ，定义两个迭代变量y 和x ，可将上面的递推公式转换成如下迭代关系：y=x*2x=y让计算机对这个迭代关系重复执行11 次，就可以算出第12 个月时的兔子数。
matlab迭代法代码
matlab迭代法代码matlab迭代法代码1、%用不动点迭代法求方程x-e^x+4=0的正根与负根，误差限是10^-6% disp('不动点迭代法');n0=100;p0=-5;for i=1:n0p=exp(p0)-4;if abs(p-p0)<=10^(-6)if p<0disp('|p-p0|=')disp(abs(p-p0))disp('不动点迭代法求得方程的负根为:')disp(p);break;elsedisp('不动点迭代法无法求出方程的负根.')endelsep0=p;endendif i==n0disp(n0)disp('次不动点迭代后无法求出方程的负根')endp1=1.7;for i=1:n0pp=exp(p1)-4;if abs(pp-p1)<=10^(-6)if pp>0disp('|p-p1|=')disp(abs(pp-p1))disp('用不动点迭代法求得方程的正根为')disp(pp);elsedisp('用不动点迭代法无法求出方程的正根');endbreak;elsep1=pp;endendif i==n0disp(n0)disp('次不动点迭代后无法求出方程的正根') end2、%用牛顿法求方程 x-e^x+4=0的正根与负根，误差限是10^-6 disp('牛顿法')n0=80;p0=1;for i=1:n0p=p0-(p0-exp(p0)+4)/(1-exp(p0));if abs(p-p0)<=10^(-6)disp('|p-p0|=')disp(abs(p-p0))disp('用牛顿法求得方程的正根为')disp(p);break;elsep0=p;endendif i==n0disp(n0)disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end p1=-3; for i=1:n0p=p1-(p1-exp(p1)+4)/(1-exp(p1));if abs(p-p1)<=10^(-6)disp('|p-p1|=')disp(abs(p-p1))disp('用牛顿法求得方程的负根为')disp(p);break;elsep1=p;endendif i==n0disp(n0)disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end。
算法中求一元二次方程的根
算法中求一元二次方程的根
一、求解一元二次方程的根
1、定义
一元二次方程：形如ax2 + bx + c = 0，其中a、b、c为常数，a≠0的一元多项式的方程就是一元二次方程。
2、解法
(1) 解一元二次方程的根通常可以使用解析解法，即利用一元二次不等式的解法求出其解析解法。
(2) 如果一元二次不等式的解析解法求解起来比较困难，我们可以使用数值解法求解，即利用一元二次函数的原函数和它的导函数，使用迭代法求解。
3、具体求解程序
(1) 先将一元二次方程化为标准形式，即化为：ax2 + bx + c = 0形式。
(2) 计算一元二次方程的判别式d = b2 - 4ac，如果d > 0，则其有两个不相等的实根。
(3) 如果d = 0，则说明一元二次方程有两个相等的实根。
(4) 如果d < 0，则说明一元二次方程没有实根，只有虚根。
(5) 如果一元二次方程有实根，则可以使用解析解法求解，解析解法为：
x1= [-b + √d]/2a
x2= [-b - √d]/2a
(6) 如果一元二次方程没有实根，则可以使用迭代法求解，如牛顿迭代法：
xn+1 = xn - f(xn)/f'(xn)，
其中xn表示任意初始值，f(x)为一元二次函数的原函数，f'(x)为一元二次函数的导函数。
迭代过程一直进行到xn+1 和 xn 的差值小于设定的某个值为止，此时xn就是一元二次方程的解；如果迭代次数大于某个设定值，则
认为此次迭代失败，此一元二次方程无解。
最后，一元二次方程的解即可得出。