二分法和牛顿法的比较
数值分析——二分法和牛顿法
二分法和牛顿法的比较二分法的基本思想是对有根区间[a,b]逐次分半，首先计算区间[a,b]的中间点x0，然后分析可能出现的三种情况：如果f(x0)f(a)<0，则f(x)在区间[a,x0]内有零点；如果f(x0)f(b)<0，则f(x)在区间[x0,b]内有零点；如果f(x0)=0，则x0是f(x)在区间[a,b]内所求零点。
但是二分法的缺点是收敛速度慢且不能求复根。
牛顿迭代法的基本思想是将方程f(x)=0中函数f(x)线性化，以线性方程的解逼近非线性方程的解其迭代函数为)(')()(x f x f x x -=ϕ。
牛顿迭代法的缺点是可能发生被零除错误，且可能出现死循环。
用二分法和牛顿法分别计算多项式024323=-+-x x x 的解。
该多项式的解为1、1+i 和1-i ，使用二分法计算时，区间为(-1,2)，使用牛顿法计算时取初始值为0。
误差都为0.0001。
编程如下二分法(erfen.m)：syms x ;fun=x^3-3*x^2+4*x-2; a=-1; b=2;d=0.0001; f=inline(fun); e=b-a; k=0;while e>d c=(a+b)/2; if f(a)*f(c)<0 b=c; elseif f(a)*f(c)>0a=c; elsea=c;b=c; end e=e/2; k=k+1; end k x=(a+b)/2牛顿法(newton.m)：function [k,x,wuca] = newton() k=1; x0=0; tol=0.0001; yx1=fun(x0); yx2=fun1(x0); x1=x0-yx1/yx2; while abs(x1-x0)>tol x0=x1; yx1=fun(x0); yx2=fun1(x0); k=k+1; x1=x1-yx1/yx2; end k x=x1wuca=abs(x1-x0)/2 endfunction y1=fun(x) y1=x^3-3*x^2+4*x-2; endfunction y2=fun1(x)y2=3*x^2-6*x+4; end 分析结果得知，在相同的误差精度下，二分法需要计算15次，而牛顿法只需计算5次，得知牛顿法比二分法优越。
MAAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告
MAAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告实验目的：比较MAAB计算方法中迭代法、牛顿法和二分法的优缺点，探究它们在求解方程中的应用效果。
实验原理：1、迭代法：将方程转化为x=f(x)的形式，通过不断迭代逼近方程的根。
2、牛顿法：利用函数在特定点的切线逼近根的位置，通过不断迭代找到方程的根。
3、二分法：利用函数值在区间两端的异号性质，通过不断二分缩小区间，最终逼近方程的根。
实验步骤：1、选择一元方程进行求解，并根据方程选择不同的计算方法。
2、在迭代法中，根据给定的初始值和迭代公式，进行迭代计算，直到满足预设的迭代精度要求。
3、在牛顿法中，选择初始点，并根据切线方程进行迭代计算，直到满足预设的迭代精度要求。
4、在二分法中，选择区间，并根据函数值的异号性质进行二分，直到满足预设的迭代精度要求。
5、根据计算结果，比较三种方法的求解效果，包括迭代次数、计算时间、求解精度等指标。
实验结果与分析：通过对多个方程进行测试，得到了以下实验结果：1、迭代法的优点是简单易懂，适用范围广，但当迭代公式不收敛时会导致计算结果不准确。
2、牛顿法的优点是收敛速度较快，但需要计算函数的一阶导数和二阶导数，对于复杂函数较难求解。
3、二分法的优点是收敛性较好，不需要导数信息，但收敛速度较慢。
4、对于线性方程和非线性方程的求解，牛顿法和迭代法通常比二分法更快速收敛。
5、对于多重根的方程，二分法没有明显优势，而牛顿法和迭代法能更好地逼近根的位置。
6、在不同的方程和初值选择下，三种方法的迭代次数和求解精度略有差异。
7、在时间效率方面，二分法在收敛速度较慢的同时，迭代次数较少，牛顿法在收敛速度较快的同时，迭代次数较多，而迭代法对于不同方程有较好的平衡。
结论：1、对于不同类型的方程求解，可以根据具体情况选择合适的计算方法。
2、迭代法、牛顿法和二分法各有优缺点，没有绝对的最优方法，需要权衡各种因素选择最适合的方法。
3、在实际应用中，可以根据方程的特点和精度要求综合考虑不同方法的优劣势，以获得较好的求解效果。
牛顿迭代法与其他迭代法
牛顿迭代法与其他迭代法迭代法是一种常见的数值计算方法，用于求解方程的近似解。
其中，牛顿迭代法是一种较为常用且有效的迭代法。
本文将对牛顿迭代法与其他迭代法进行比较和探讨。
一、牛顿迭代法的原理和步骤牛顿迭代法是由英国物理学家牛顿在17世纪提出的一种寻找方程近似解的方法。
其基本思想是通过不断逼近函数的零点，找到方程的根。
牛顿迭代法的步骤如下：1.选择一个初始值x0；2.根据当前的近似解x0，利用函数的导数计算切线的斜率；3.通过切线与x轴的交点得到下一个近似解x1；4.重复步骤2和步骤3，直到满足精度要求为止。
牛顿迭代法的优点在于它通常具有较快的收敛速度，尤其在接近根的地方。
然而，牛顿迭代法可能会收敛到局部极值点，而不是全局极值点，这是其存在的一个不足之处。
二、牛顿迭代法与其他迭代法的比较除了牛顿迭代法，还存在着其他常用的迭代法，比如二分法和割线法。
下面将对牛顿迭代法与这两种方法进行比较。
1. 牛顿迭代法 vs. 二分法二分法是一种简单而广泛使用的迭代法。
它通过不断将搜索区间二分来逐步逼近方程的根。
二分法的步骤如下：- 选择一个初始的搜索区间[a, b]，使得方程的根位于[a, b]之间；- 计算搜索区间的中点c=(a+b)/2；- 比较函数在c处的取值与零的关系来确定下一步搜索的区间，即更新[a, b]为[a, c]或者[c, b]；- 重复上述步骤，直到满足精度要求。
与牛顿迭代法相比，二分法的收敛速度较慢。
然而，二分法具有简单易懂、稳定可靠的特点，在某些情况下仍然被广泛使用。
2. 牛顿迭代法 vs. 割线法割线法是一种类似于牛顿迭代法的迭代法，它通过直线的割线逼近方程的根。
割线法的步骤如下：- 选择两个初始值x0和x1，使得x0和x1分别位于方程的根的两侧；- 计算通过(x0, f(x0))和(x1, f(x1))两点的直线的方程；- 求解该直线与x轴的交点得到下一个近似解x2；- 重复上述步骤，直到满足精度要求。
非线性方程求解算法比较
非线性方程求解算法比较在数学和计算机科学领域中，非线性方程是一种无法简单地通过代数方法求解的方程。
因此，研究和开发高效的非线性方程求解算法是至关重要的。
本文将比较几种常见的非线性方程求解算法，包括牛顿迭代法、割线法和二分法。
通过对比它们的优缺点和适用范围，可以帮助人们选择最适合的算法来解决特定的非线性方程问题。
一、牛顿迭代法牛顿迭代法是一种常用的非线性方程求解算法。
它基于泰勒级数展开，使用函数的导数信息来逼近方程的根。
具体步骤如下：1. 选择初始近似值$x_0$。
2. 计算函数$f(x_0)$和导数$f'(x_0)$。
3. 根据牛顿迭代公式$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$，计算下一个近似解$x_{n+1}$。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预设的收敛条件。
牛顿迭代法的收敛速度很快，通常二次收敛。
然而，它对于初始值的选择非常敏感，可能会陷入局部极值点，导致找到错误的根。
因此，在使用牛顿迭代法时，需要根据具体问题选择合适的初始近似值。
二、割线法割线法是另一种常见的非线性方程求解算法。
它是对牛顿迭代法的改进，使用两个近似解来逼近方程的根。
具体步骤如下：1. 选择初始近似值$x_0$和$x_1$。
2. 计算函数$f(x_0)$和$f(x_1)$。
3. 根据割线公式$x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)(x_n-x_{n-1})}{f(x_n)-f(x_{n-1})}$，计算下一个近似解$x_{n+1}$。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预设的收敛条件。
与牛顿迭代法相比，割线法不需要计算导数，因此更加灵活。
然而，割线法的收敛速度比牛顿迭代法慢，通常是超线性收敛。
与牛顿迭代法一样，割线法也对初始近似值的选择敏感。
三、二分法二分法是一种简单直观的非线性方程求解算法。
它利用函数在根附近的特性，通过不断缩小区间范围来逼近方程的根。
具体步骤如下：1. 选择初始区间$[a,b]$，其中$f(a)$和$f(b)$异号。
二分法和牛顿迭代法求解方程的比较
二分法和牛顿迭代法求解方程的比较200822401018 徐小良一、问题叙述求解1232cos 0x x -+=的解；通过编写matlab 程序分别用分析二分法和牛顿迭代法求解方程，通过两种方法的比较，分析二者求解方程的快慢程度。
二、问题分析由matlab 画图命令，容易得到此方程解的范围为（2，4）；两种迭代方法，在使用相同的误差（0.00001）的情况下，得出matlab 迭代次数，通过次数的比较得出二者求解速度快慢比较。
三、实验程序及注释（1）、二分法程序：clear; %清除所有内存数据； f=inline('12-3*x+2*cos(x)');format long %数据显示格式设为长型； a=2;b=4; %求解区间； er=b-a;ya=f(a);k=0;er0=0.00001; %误差分析； while er>er0 x0=.5*(a+b); y0=f(x0); if ya*y0<0b=x0; %二分法求解程序； elsea=x0; ya=y0; enddisp([a,b]);er=b-a;k=k+1 %显示各个区间值和求解次数； enddisp([a,b]); %显示最后一个区间值； （2）、牛顿迭代法程序：clear; %清除所有内存数据； f=inline('12-3*x+2*cos(x)');format long %数据显示格式设为长型； b=3;a=4;k=0; %求解区间； y0=f(b);y=f(a);while abs(b-a)>0.00001 t=a-y*(a-b)/(y-y0);b=a;y0=y; %牛顿迭代法求解程序； a=t;y=f(a); k=k+1;disp([b,a]);k %显示各个区间值和求解次数； enddisp([b,a]); %显示最后一个区间值；四、实验数据结果及分析表2：牛顿迭代法程序结果五、实验结论通过表1可知，在二分法下，程序迭代了17次后和第18次的结果一致，即程序迭代了17次达到要求的试验误差；通过表2可知，在牛顿迭代法下，程序迭代了4次后和第5次的结果一致，即程序迭代了4次达到要求的试验误差；二者比较明显可以看出牛顿迭代法的求解效率要远远优于二分法。
二分法、牛顿法、割线法、简易牛顿法
二分法、牛顿法、割线法、简易牛顿法二分法是一种简单而常用的求解方程近似解的方法。
其基本思想是将函数的定义域分为两个部分，并通过比较函数在这两个部分的取值来确定方程的解在哪一部分。
然后，再将该部分继续二分，直到找到近似解为止。
牛顿法是一种迭代求解方程根的方法。
它基于函数的局部线性逼近，通过不断更新当前的近似解，直到满足精度要求为止。
牛顿法的核心思想是利用函数的导数来不断修正当前的近似解，使得每次迭代都能更接近方程的根。
割线法是一种类似于牛顿法的迭代求解方程根的方法。
它也是基于函数的局部线性逼近，但不需要计算函数的导数。
割线法通过连接两个近似解的割线来估计方程的根，并利用割线与坐标轴的交点作为下一个近似解，不断迭代直到满足精度要求。
简易牛顿法是对牛顿法的一个简化版本。
在简易牛顿法中，不需要每次迭代都计算函数的导数，而是利用两个近似解的函数值来估计导数。
这样可以减少计算量，并在一定程度上提高计算效率。
二分法、牛顿法、割线法和简易牛顿法都是常用的求解方程近似解的方法，它们各自有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题选择合适的方法来求解方程的近似解。
二分法适用于函数在定义域上单调且连续的情况，它的收敛速度较慢但稳定可靠。
牛顿法适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度较快但对初值敏感。
割线法适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度介于二分法和牛顿法之间。
简易牛顿法是对牛顿法的简化，适用于函数在定义域上具有充分光滑的情况，它的收敛速度介于割线法和牛顿法之间。
无论是二分法、牛顿法、割线法还是简易牛顿法，它们的求解过程都可以表示为迭代的形式。
通过不断更新当前的近似解，直到满足精度要求为止。
在每一次迭代中，我们都可以利用函数的信息来修正当前的近似解，使其更接近方程的根。
这种迭代的过程可以通过循环结构来实现，其中迭代的终止条件可以是近似解的精度达到要求或者迭代次数达到一定的限制。
平方根的计算方法
平方根的计算方法导言：平方根（square root）是数学中常见的运算，用于求一个数的平方根。
计算平方根可以帮助我们解决很多实际问题，例如在几何学、物理学和工程学中的应用。
本文将介绍几种计算平方根的方法，并探讨它们的优缺点。
一、牛顿法（Newton's Method）牛顿法是一种迭代法，通过不断逼近平方根的值来得到更加精确的结果。
该方法基于牛顿-拉夫逊法则，其迭代公式如下：x_(x+1) = x_x - (x_x^2 - x)/(2x_x)其中，x为需要求平方根的数，x为迭代次数，x_x为迭代过程中的近似值。
通过迭代计算，x_x将逐渐逼近平方根。
牛顿法的优点是收敛速度快、迭代次数较少，适用于求解大部分整数和实数的平方根。
但是，牛顿法需要选择一个合适的初始值，否则可能导致结果偏离真实值。
二、二分法（Bisection Method）二分法是一种基于区间划分的方法，通过不断将区间缩小，逐渐逼近平方根的值。
该方法的思路是，如果一个数的平方大于待求平方根的数，那么这个数的平方根必然在该数左侧；反之，如果一个数的平方小于待求平方根的数，那么这个数的平方根必然在该数右侧。
通过不断将区间一分为二，可以逐步缩小范围。
二分法的优点是简单易实现，并且收敛性较好。
然而，与牛顿法相比，二分法的收敛速度较慢，需要更多的迭代次数。
三、连分数（Continued Fraction）法连分数法是一种将平方根表示为连分数的方法，通过截断连分数的展开式，可以近似计算平方根的值。
以求解正整数的平方根为例，设平方根为一个无限连分数：√x = x_0 + 1/(x_1 + 1/(x_2 + 1/(x_3 + 1/(x_4 + ...))))其中，x_x为连分数的系数。
通过不断截断、逼近连分数的展开，可以得到近似的平方根。
连分数法的优点是可以提供较为准确的结果，并且在计算机实现时能够保持高精度。
然而，连分数法的计算步骤繁琐，对于非整数的平方根计算较为复杂。
初中数学 立方根的逼近算法有哪些
初中数学立方根的逼近算法有哪些求解立方根是一个常见的数学问题，有许多逼近算法可以用于近似计算立方根。
下面将介绍一些常用的逼近算法：1. 二分法：这是一种简单且直观的逼近算法。
假设我们要求解一个正实数a 的立方根x，我们可以通过逐步逼近来求解。
首先，我们选择一个初始的上界u 和下界l，使得l^3 < a < u^3。
然后，我们计算中间值m = (l + u) / 2，分别计算m^3 的值。
如果m^3 > a，则更新上界为m；如果m^3 < a，则更新下界为m。
重复这个过程，直到达到所需的精度。
2. 牛顿法：牛顿法是一种迭代方法，用于逼近函数的零点。
对于求解立方根的问题，我们可以将问题转化为求解函数f(x) = x^3 - a = 0 的零点。
然后，我们可以使用牛顿法来逼近这个零点。
首先，我们选择一个初始的近似解x_0，然后使用迭代公式x_{n+1} = x_n - f(x_n) / f'(x_n) 来更新近似解。
重复这个迭代过程，直到达到所需的精度。
3. 迭代法：迭代法是一种基于递推公式的逼近算法。
对于求解立方根的问题，我们可以使用迭代公式x_{n+1} = (2 * x_n + a / (x_n^2)) / 3 来逼近立方根。
我们选择一个初始的近似解x_0，然后使用迭代公式来更新近似解。
重复这个迭代过程，直到达到所需的精度。
4. 线性插值法：线性插值法是一种通过在已知数据点之间进行线性插值来逼近函数值的方法。
对于求解立方根的问题，我们可以选择一些已知的立方数，然后使用线性插值法来逼近立方根。
例如，如果我们要求解125 的立方根，我们可以选择已知的立方数64 和216，然后使用线性插值法来逼近125 的立方根。
需要注意的是，这些逼近算法都是近似计算立方根的方法，并且可能会有误差。
选择适当的逼近算法取决于所需的精度和计算效率。
在实际应用中，还可以结合多个逼近算法来提高计算的准确性和效率。
牛顿迭代法与二分法
牛顿迭代法与二分法数学中，有用的方法和技术有很多，其中牛顿迭代法和二分法是两种经典的数值计算方法。
这两种方法都可以用于求解各种类型的方程和问题，在不同场合下往往有不同的适用范围和性质。
在本文中，我们将对这两种方法进行简单介绍和比较，以加深读者对它们的理解和应用。
一. 牛顿迭代法牛顿迭代法，又称牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method），是一种用于寻找函数零点的一种迭代算法。
它的基本思想是从一个初始近似值开始，使用函数的导数来逐步改进这个近似值，直到满足所需的精度要求为止。
具体步骤如下：1. 选定一个初始值 $x_0$ ，计算函数 $f(x)$ 在这个点的值和导数 $f'(x)$；2. 计算迭代公式 $x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$，即用当前点的函数值和导数值确定一个切线，并将其与 $x$ 轴交点作为下一个近似值；3. 如果迭代满足要求，则停止，否则返回第二步。
牛顿迭代法的优点是迭代速度较快，可以高效地求解接近函数原始根的方程。
例如，如果要求 $\sqrt{a}$ 的值，可令 $f(x) = x^2 - a$，则零点为 $\sqrt{a}$。
经过一定次数的迭代，可以得到很高精度的近似值。
然而，牛顿迭代法也有一些局限性，如收敛性和迭代次数等问题，需要根据具体问题和条件进行评估和调整。
二. 二分法二分法（bisect method）是一种寻找函数零点的一种简单算法，其基本思想是不断缩小区间，直到找到目标区间的根。
具体步骤如下：1. 选定一个有根区间 $[a, b]$，并计算函数 $f(a)$ 和 $f(b)$ 在两个端点的值；2. 计算区间中点$c = \frac{a+b}{2}$，并计算函数$f(c)$ 的值；3. 判断函数值的符号，并用二分法将 $[a, b]$ 划分为两个子区间，其中一个包含了零点，另一个不包含，即更新区间 $[a, b]$ 为$[a, c]$ 或 $[c, b]$；4. 重复步骤 2-3 直到找到满足误差要求的近似根。
数学问题：解决复杂方程的常用方法
数学问题：解决复杂方程的常用方法引言解决复杂方程是数学中重要的任务之一。
无论是在纯粹的理论研究还是实际应用中，我们经常需要找到方程的解。
本文将介绍一些常用的方法来解决复杂方程。
1. 代数ic方法代数ic方法是通过代数运算对方程进行求解的一种方法。
下面列出了三种经典的代数ic方法：1.1 因式分解法因式分解法适用于具有明显因子项的多项式方程。
首先，我们观察方程是否可以进行因式分解，并将其写成多个乘积形式，然后令每个因子等于零，再求解得到方程的根。
例子：考虑如下方程：x^2 - x = 0 我们可以将该方程因式分解为 x(x-1) = 0，并得到两个根x=0和x=1。
1.2 全等变换法全等变换法是通过对等价关系进行变换来简化或转换方程的求解过程。
通过使用合适的等价变换规则，我们可以将复杂的方程转化为简单易解的形式。
例子：考虑如下非线性方程：x^2 + 4x + 4 = 0 通过将方程进行平移，我们得到(x+2)^2 = 0，从而解得唯一根x=-2。
1.3 系数比较法系数比较法是通过观察多项式方程的系数之间的关系来求解方程。
通过比较系数，我们可以获得一些等式或不等式，然后根据这些关系求解方程。
例子：考虑如下二次方程：ax^2 + bx + c = 0 通过比较系数的大小和符号，我们可以推导出判别式D=b^2-4ac的值与方程根的关系。
如果D>0，则有两个实根；如果D=0，则有一个实根；如果D<0，则有两个复数根。
2. 数值近似法当遇到无法用代数方法直接求解的复杂方程时，我们可以利用数值近似法来获取近似解。
以下是几种常见的数值近似方法：2.1 迭代法迭代法是一种逐步逼近真实解的方法。
它基于初始猜测，并使用递归公式反复迭代直到满足预设精度要求为止。
例子：考虑如下非线性方程：f(x)=0 我们可以选择一个初始猜测值x_0，并使用递归公式x_{n+1}=g(x_n)进行迭代，直到达到预设的精度要求。
二分法和牛顿迭代法求解非线性方程的比较及应用
求解方程的近似根 ， 一般需要解决两个问题 ： １ ． 根 的隔离 。即找 出有根 区域 ， 使得在一些小 区间中 方程只有一根（ 或一对共轭复根 ） 以便获取各根的较粗糙 的近似值 。
区间值 ：ｘ ０
０ ． ０ ０ Ｏ Ｏ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ Ｏ ０ Ｏ ． ０ Ｏ Ｏ ０ ０ Ｏ ０ ０ ０ Ｏ ０ ０ ０ ０
【 专题研讨 】
二分法和牛顿迭代法 求解非线性 方程 的比较及应用
张 晓勇 ， 王 仲君
（ 武汉 理工 大学 ， 湖北 武汉 ４ 文基于计算机ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 和ｃ 语 言编程去分析 两者的计算复杂性 ， 并深入探讨 了两种方法的优缺点。 最后 ， 通 过将 两种方法结合起来解决非线性方程 的求解问题 ， 取得 了显著地效果 。同时， 这也再 次证明 了方法组合解决问题 的高
一
、
２ ０
２ １
５ ２ ． ４ ０ ６ ３ １ １ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０
５ ２ ． ４ ０ ６ ７ ８ ８ Ｏ Ｏ ０ ０ Ｏ ０ ０
５ ２ ． ４ ０ ７ ２ ６ ５ Ｏ ０ ０ Ｏ ０ ０ ０
效性 。
关键词 ： 二分法； 牛顿迭代法 ； 非线性 方程 中图 分 类 号 ： ０２ ４ ２ 文 献 标 志码 ： Ｂ
文 章编 号 ： １ ６ ７ ４ — ９ ３ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ５ — ０ １ ３ ９ 一 Ｏ １
表１ 二 分法 程序 结 果
迭 代 数
区 间值 ：ｘ １
５ ０ ０ ． Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ ０ ０ ０ ０ Ｏ ０ ０ ０ ２ ５ ０． ０ ０ ０ ０ ０ ０ Ｏ ０ ０ ０ ０ ０ ０
２ ． 近似根 的精确化 。即用求根的数值方法 ， 使求得 的 近似根逐步精确化 ， 直到获得一定精度的近似根。 二分法和牛顿迭代法的基本思想 １ ． 二分法 。一般地 ， 对于 函数ｆ （ ｘ ） ， 如果存在实数Ｃ ， 当 Ｘ ＝ Ｃ 时， 若ｆ （ ｃ ） ＝ ０ ， 那么把ｘ ＝ ｃ Ｈ ｑ 做函数ｆ （ ｘ ） 的零点。解方程 即要求 ｘ ） 的所有零点。假定ｆ （ ｘ ） 在 区间（ ｘ ， ｙ ） 上 连续 ， 先 找到ａ 、 ｂ 属于区间（ ｘ ， Ｙ ） ， 使ｆ （ ａ ） ， ｆ （ ｂ ） 异号 ， 说 明在 区间（ ａ ， ｂ ） 内一定有零点 ， 然后求［ ｆ （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ １ ， 现在假设ｆ （ ａ ） ＜ ０ ， ｆ （ ｂ ） ＞ ０ ， ａ ＜ ｂ ， ①如果［ ｆ （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ ］ ＝ Ｏ ， 该点就是零点。 如果［ ｆ （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ ］ ＜ Ｏ ， 则在 区间（ （ ａ ＋ ｂ ） １ ２ ， ｂ ） 内有零点 ， 注： （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ ＞ ＝ ａ ， 从① 开始继续使用 中点函数值判断。如果 ［ ｆ （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ 】 ＞ ０ ， 则在区 间（ ａ ， （ ａ ＋ ｂ ） １ ２ ） 内有零点 ， 注： （ ａ ＋ ｂ ） ／ ２ ＜ ＝ ｂ ， 从①开始继续使 用 中点 函数值判断。 这样就可以不断接近零点。 通过每次 把ｆ （ ｘ ） 的零点所在小区间收缩一半 的方法 ， 使 区间的两个 端点逐步迫近 函数的零点 ， 以求得零点 的近似值 ， 这种方 法叫做二分法 。 从以上可以看出 ， 每次运算后 ， 区间长度减 少一半 ， 是线形收敛 。另外 ， 二分法不能计算复根和重根 。 ２ ． 牛顿迭代法。设ｒ 是 ｘ ） ＝ ０ 的根 ， 选取ｘ ０ 作为ｒ 初始近 似值 ， 过点 （ ｘ Ｏ ， ｆ （ ｘ Ｏ ） ） 做 曲线ｙ ＝ ｆ （ ｘ ） 的切线 Ｌ ， Ｌ 的方程 为 ｙ ＝ ｆ （ ｘ Ｏ ） ＋ ｆ （ ｘ Ｏ ） （ ｘ — ｘ ０ ） ， 求 出Ｌ 与ｘ 轴交点 的横坐标ｘ ｌ ＝ ｘ Ｏ — ｆ （ ｘ Ｏ ） ／ ｆ （ ｘ Ｏ ） ， 称ｘ １ 为ｒ 的一次近似值。 过点（ ｘ ｌ ， ｆ （ ｘ １ ） ） 作 曲线 ｙ ＝ ｆ（ ｘ ）的切线 ，并求该切线与ｘ 轴交点 的横坐标ｘ ２ ＝ ｘ ｌ — ｆ （ ｘ １ ） ／ ｒ （ ｘ １ ） ， 称ｘ ２ 为ｒ 的二次近似值。重复 以上过程 ， 得ｒ 的 近似值序列 ， 其 中ｘ （ ｎ ＋ １ ） ＝ ｘ （ ｎ ） 一 ｆ （ ｘ （ ｎ ） ） （ ｘ （ ｎ ） ） ， 称为ｒ 的 ｎ ＋ １ 次近似值 ， 上式称为牛顿迭代公式 。 解非线性方程ｆ （ ｘ ） ０ 的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法 。把ｆ （ ｘ ） 在ｘ ０ 点附近展开成泰勒级数ｆ （ ｘ ） ＝ ｆ （ ｘ ０ ） ＋ （ ｘ — ｘ Ｏ ） ｒ （ ｘ Ｏ ） ＋ （ ｘ — ｘ Ｏ ） ＇ ２ ＊ ｆ ’ （ ｘ Ｏ ） ／ ２ １＋ …取其线性部分 ， 作为非线性方程ｆ （ ｘ ） ＝ ０ 的近似方程 ， 即泰勒展开的前两项 ， 则有ｆ （ ｘ Ｏ ） ＋ ｆ （ ｘ Ｏ ） （ ｘ — ｘ Ｏ ） ＝ ０ 设ｆ ＇ （ ｘ Ｏ ） ≠０ 则其解为ｘ ｌ ＝ ｘ Ｏ — ｆ （ ｘ Ｏ ） Ｘ（ ｘ Ｏ ） 这样 ， 得 到牛顿法 的一个迭代序列 ： Ｘ（ ｎ ＋ １ ） ＝ ｘ（ ｎ ） 一 ｆ（ Ｘ（ ｎ ） ） ／ ｒ （ ｘ （ ｎ ） ） ， 记为： ｛ ｘ （ ｎ ） ｌ 。 此时 ， 当ｎ 趋于无穷大时 ， ｘ （ ｎ ） 就会逐渐 逼近 ｘ ） ＝ ０ 的根。 二、 例证分析 １ ． 对此非线性方程ｘ Ｓ － ５ ０ ｘ Ｚ － ６ ６ １ ０ ＝ Ｏ 在单 独用二分法 和 牛顿迭代法时的效果都不显著。 实验 的结果分析： 由此可见 ， 牛顿迭代法是一种特殊 的迭代法 ， 用于求
二分法、试位法,牛顿法求方程的根
二分法、试位法,牛顿法求方程的根二分法、试位法和牛顿法是求解方程根的常用数值方法。
一、二分法二分法是一种简单而有效的数值方法，它通过不断将区间一分为二来逼近方程的根。
它的基本思想是，如果在一个闭区间[a, b]内，函数f(x)在a和b两点的函数值f(a)和f(b)异号，那么函数在[a, b]内至少存在一个根。
算法步骤如下：1.初始化区间[a, b]和误差容限ε。
2.计算区间中点c=(a+b)/2。
3.如果f(c)=0或者(b-a)/2<ε，则停止迭代，c即为近似的根。
4.如果f(c)与f(a)异号，则根在[a, c]内，将b=c，否则根在[c,b]内，将a=c。
5.回到步骤2。
二、试位法试位法也是一种通过逼近来求解方程根的方法。
与二分法不同，试位法通过计算函数在两个点之间的插值点来逼近根。
它的基本思想是，如果在一个闭区间[a, b]内，函数f(x)在两个点a和b之间有一个变号点c，则函数在[a, b]内至少存在一个根。
算法步骤如下：1.初始化区间[a, b]和误差容限ε。
2.计算函数在区间[a, b]上的插值点c。
3.如果f(c)=0或者(b-a)/2<ε，则停止迭代，c即为近似的根。
4.如果f(c)与f(a)异号，则根在[a, c]内，将b=c，否则根在[c,b]内，将a=c。
5.回到步骤2。
三、牛顿法牛顿法又称为牛顿-拉弗森方法，它是一种通过不断迭代逼近根的方法。
牛顿法基于函数的局部线性近似，通过求导数来计算函数在当前近似根附近的切线与x轴的交点作为新的近似根。
算法步骤如下：1.初始化初始近似根x0和误差容限ε。
2.计算函数在当前近似根x的导数f'(x)。
3.如果f'(x)为0，则停止迭代，x即为近似的根。
4.计算函数在当前近似根x的函数值f(x)。
5.如果|f(x)|<ε，则停止迭代，x即为近似的根。
6.计算新的近似根x=x-f(x)/f'(x)。
确定隔根区间的方法
确定隔根区间的方法隔根区间是数学中一个重要的概念，用于确定函数在某个区间内的根的范围。
在数学和计算机科学领域中，我们经常需要找到函数的根，即使是在计算机编程和数据分析中也经常会用到。
下面将介绍一些确定隔根区间的方法。
1. 二分法二分法是一种简单而有效的确定隔根区间的方法。
它的原理是将区间一分为二，然后通过比较函数在分割点的取值来确定根所在的区间。
如果函数在分割点的取值为正，那么根就在分割点的左侧区间；如果取值为负，根就在右侧区间；如果取值为零，那么分割点就是根。
然后，再将确定的区间继续二分，直到找到根或者达到一定的精度。
2. 不动点迭代法不动点迭代法是另一种确定隔根区间的方法。
它的原理是通过迭代函数的不动点来逼近根。
不动点是指在函数f(x)中满足x = f(x)的点，也就是函数f(x)与直线y = x的交点。
通过选择合适的迭代函数，可以将根所在的区间不断缩小，直到找到根或者达到一定的精度。
3. 牛顿法牛顿法是一种更高效的确定隔根区间的方法。
它的原理是通过函数的切线来逼近根。
假设我们已经有一个初始的猜测值x0，然后通过计算函数在x0处的斜率来确定切线的斜率，然后将切线与x轴的交点作为新的猜测值。
通过不断迭代，可以逼近根的位置。
牛顿法的收敛速度非常快，但需要注意选择合适的初始猜测值，否则可能会陷入局部最优解。
4. 割线法割线法是一种类似于牛顿法的确定隔根区间的方法。
它的原理是通过两个初始的猜测值x0和x1来确定一条割线，然后将割线与x轴的交点作为新的猜测值。
通过不断迭代，可以逼近根的位置。
割线法的收敛速度比牛顿法慢一些，但不需要计算函数的导数，因此在某些情况下更加适用。
以上是确定隔根区间的几种常见方法。
根据具体的问题和要求，我们可以选择合适的方法来确定根的范围。
在实际应用中，我们可以利用计算机编程和数值计算方法来实现这些方法，从而更加高效地找到函数的根。
同时，我们还可以通过绘制函数的图像和观察函数的性质来帮助确定隔根区间，从而提高计算的准确性和效率。
探求函数零点取点方法
探求函数零点取点方法函数的零点，也被称为函数的根，是指函数在横坐标轴上与横坐标轴相交的点。
在数学中，求函数的零点是一项基础而重要的工作，因为它可以帮助我们解方程、优化函数以及研究函数的性质等。
本文将详细介绍几种常见的函数零点取点方法。
1.图像法图像法是一种通过观察函数的图像来确定零点的方法。
对于给定的函数，我们可以通过绘制函数的图像并观察图像与横坐标轴的交点来找到零点。
图像法的优点是直观，容易理解，适用于任何函数。
然而，它存在一定的局限性，特别是当函数图像过于复杂或不光滑时，可能很难准确找到零点。
2.试位法试位法是一种通过尝试不同的函数值来逼近零点的方法。
基本思路是在其中一区间内选择两个函数值，判断这两个函数值的符号，如果它们的符号不同，则零点必然存在于这个区间内，然后将这个区间分为更小的区间，重复以上步骤直至确定零点的位置。
试位法的优点是简单易行，适用于任何函数，特别适用于没有解析式的函数。
然而，它可能会产生一定的误差，特别是当函数在一些区间内变化很快时。
3.等间距法等间距法是一种在给定区间内等间距取点的方法。
基本思路是将给定区间等分为若干小区间，然后在每个小区间内选择一个点进行计算，判断该点的函数值是否接近于零。
如果是，则该点可能是零点附近的近似解。
等间距法的优点是简单易行，适用于任何函数。
然而，它可能会错过一些零点，特别是当函数变化较快或存在多个零点时。
4.牛顿法牛顿法是一种通过迭代逼近零点的方法。
基本思路是选择一个初始点，然后通过计算函数在该点处的斜率来确定下一个点的位置，直到找到函数的零点。
牛顿法的优点是收敛速度快，精度高，特别适用于连续可导的函数。
然而，它需要函数的导数信息，且对初值的选择比较敏感，可能导致收敛到局部极值点而不是全局零点。
5.二分法二分法是一种通过不断缩小区间范围来逼近零点的方法。
基本思路是选择一个初始区间，判断区间的中点与横坐标轴的交点与中点的符号，然后根据符号的不同缩小区间的范围，重复以上步骤直到找到函数的零点。
二分法和牛顿迭代法求解非线性方程的比较及应用
求解方程的近似根，一般需要解决两个问题：1.根的隔离。
即找出有根区域，使得在一些小区间中方程只有一根（或一对共轭复根）以便获取各根的较粗糙的近似值。
2.近似根的精确化。
即用求根的数值方法，使求得的近似根逐步精确化，直到获得一定精度的近似根。
一、二分法和牛顿迭代法的基本思想1.二分法。
一般地，对于函数f （x ），如果存在实数c ，当x=c 时，若f （c ）=0，那么把x=c 叫做函数f （x ）的零点。
解方程即要求f （x ）的所有零点。
假定f （x ）在区间（x ，y ）上连续，先找到a 、b 属于区间（x ，y ），使f （a ），f （b ）异号，说明在区间（a ，b ）内一定有零点，然后求[f （a+b ）/2]，现在假设f （a ）<0，f （b ）>0，a<b ，①如果[f （a+b ）/2]=0，该点就是零点。
如果[f （a+b ）/2]<0，则在区间（（a+b ）/2，b ）内有零点，注：（a+b ）/2>=a ，从①开始继续使用中点函数值判断。
如果[f （a+b ）/2]>0，则在区间（a ，（a+b ）/2）内有零点，注：（a+b ）/2<=b ，从①开始继续使用中点函数值判断。
这样就可以不断接近零点。
通过每次把f （x ）的零点所在小区间收缩一半的方法，使区间的两个端点逐步迫近函数的零点，以求得零点的近似值，这种方法叫做二分法。
从以上可以看出，每次运算后，区间长度减少一半，是线形收敛。
另外，二分法不能计算复根和重根。
2.牛顿迭代法。
设r 是f （x ）=0的根，选取x0作为r 初始近似值，过点（x0，f （x0））做曲线y=f （x ）的切线L ，L 的方程为y=f （x0）+f'（x0）（x-x0），求出L 与x 轴交点的横坐标x1=x0-f（x0）/f'（x0），称x1为r 的一次近似值。
过点（x1，f （x1））作曲线y=f （x ）的切线，并求该切线与x 轴交点的横坐标x2=x1-f（x1）/f'（x1），称x2为r 的二次近似值。
算术平方根的计算方法
算术平方根的计算方法
计算算术平方根有多种方法，常用的有以下几种：1.牛顿迭代法：是一种迭代求解方法，通过不断迭
代来求解平方根。
2.二分法：是一种搜索方法，通过不断缩小搜索范
围来求解平方根。
3.牛顿-raphson方法：是一种迭代求解方法，类似
牛顿迭代法，也是通过不断迭代来求解平方根。
4.数学库函数：大多数编程语言都有提供算术平方
根函数的数学库。
例如C++中有sqrt()函数，python 中有math.sqrt()函数可以使用。
5.手算方法：对于整数平方根，可以使用暴力枚举法，对于小数平方根，可以使用约算法。
这些方法各有优缺点，可以根据需要来选择适合的方法来进行计算.
1.牛顿迭代法：这种方法基于牛顿迭代公式，即
x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f'(x(n))。
其中x(n)是迭代的初始值，f(x(n))是要求解的函数值，f'(x(n))是函数的导数。
这种方法比较稳定，但是需要计算函数的导数，可能会比较复杂。
2.二分法：这种方法采用二分查找的思想，通过不
断缩小搜索范围来求解平方根。
这种方法简单易
懂，但是需要多次比较，速度可能比较慢。
3.牛顿-raphson方法：这种方法类似牛顿迭代法，也是通过不断迭代来求解平方根。
但是此方法不需要求导数，简化了计算复杂度，但是需要额外求一个初始近似值。
4.数学库函数：这种方法是直接使用现成的数学库函数来进行计算。
非常方便，但是精度可能不够高。
5.手算方法：这种方法适用于小数据范围内，精度较高，但是计算量大，速度较慢。
牛顿,二分法,弦接法比较
牛顿,二分法,弦接法比较牛顿法、二分法和弦接法都是求解线性方程组的方法，但它们在求解过程中的表现和适用范围有所不同。
牛顿法是一种迭代法，它通过不断逼近方程组的解来求解。
在牛顿法中，我们首先将方程组转化为标准形式，然后找到一个未知数的近似值，使其与其他未知数的系数乘积等于常数项。
接着，我们更新未知数的近似值，使其更接近真实解。
这个过程重复进行，直到误差达到要求。
牛顿法的优点是能够快速求解非线性方程组，并且可以处理具有复杂特征的方程组。
但是，它的缺点是需要计算大量的矩阵操作，因此计算成本较高。
二分法是一种直接求解线性方程组的方法。
在二分法中，我们首先找到方程组中两个未知数之间的中点，然后计算这两个中点之间的距离。
我们将这个距离的二分之两倍作为未知数的值，并将其代入方程组中求解其他未知数的值。
二分法的优点是可以处理较大规模的问题，并且不需要计算大量的矩阵操作。
但是，它的缺点是需要较长的计算时间，并且对于复杂特征的方程组表现较差。
弦接法是一种近年来被广泛应用于求解线性方程组的方法。
在弦接法中，我们首先将方程组转化为标准形式，然后找到一组未知数的系数矩阵的行列式为零。
接着，我们将这个行列式为零的矩阵分解成两个矩阵的乘积，并分别求解这两个矩阵的逆矩阵。
最后，我们将这两个逆矩阵相乘，得到求解方程组的解。
弦接法的优点是可以处理大规模和复杂特征的方程组，并且具有较低的计算成本。
但是，它的缺点是需要较长的计算时间，并且需要对矩阵进行奇异值分解，因此可能不适合处理大规模问题。
牛顿法、二分法和弦接法都是求解线性方程组的方法，各有优缺点。
在实际应用中，需要根据具体情况选择最适合的方法。
二分法,不动点迭代法和牛顿迭代法
二分法、不动点迭代法和牛顿迭代法是数值计算中常用的三种求根方法。
它们在不同的数学领域及实际问题中有着广泛的应用。
本文将对这三种方法进行介绍和比较。
一、二分法1. 原理二分法是一种基于区间不断缩小的求根方法。
其原理是通过在函数值的两个不同点处得到异号的情况下缩小区间来逼近实根。
具体过程为：首先确定一个区间[a,b]，使得f(a)和f(b)异号，然后将区间一分为二，取中点c=(a+b)/2，若f(c)为零或在一定误差范围内，则c即为所求的根；否则，根据f(a)和f(c)的符号确定新的区间[a,c]或[c,b]，重复上述步骤，直到满足要求。
2. 特点二分法的优点是简单易实现，对于连续且单调函数一定能收敛。
但其缺点是收敛速度较慢，尤其在根附近时迭代次数较多。
二、不动点迭代法1. 原理不动点迭代法是求解方程f(x)=0的一种迭代方法，通过将方程变换为x=g(x)，其中g(x)为连续函数，然后通过不断地迭代计算得到方程的根。
具体过程为：给定一个初始近似值x0，通过不断迭代计算xn+1=g(xn)来逼近实根。
2. 特点不动点迭代法的优点是迭代过程简单，不需要对函数进行求导。
但其缺点是收敛性有一定要求，不是所有的g(x)函数都能得到收敛结果。
三、牛顿迭代法1. 原理牛顿迭代法是一种通过不断线性化函数来逼近方程根的方法。
其原理是通过对函数f(x)进行泰勒展开，并取展开式的线性部分来进行迭代计算。
具体过程为：给定一个初始近似值x0，通过不断迭代计算xn+1=xn-f(xn)/f'(xn)来逼近实根。
2. 特点牛顿迭代法的优点是收敛速度较快，在根附近有二次收敛性。
但其缺点是需要对函数进行求导，且初始值的选取对迭代结果有一定影响。
二分法、不动点迭代法和牛顿迭代法都是求解方程根的有效方法，各有其优缺点和适用范围。
在实际应用中，根据问题的特性和计算要求来选择适当的方法，以达到准确和高效的求解目的。
4. 比较与应用通过对二分法、不动点迭代法和牛顿迭代法的介绍，我们可以对它们进行比较与应用。
二分法和牛顿迭代法
⼆分法和⽜顿迭代法先说⼀个⾯试题：问 1.2 - 0.2 == 1 ？ 答案是False！为什么？其原因在于⼗进制和⼆进制的转换上，计算机先要把⼗进制的数转化为⼆进制，然后再计算。
但是，在转化中，浮点数转化为⼆进制，就出问题了，例如：⼗进制的 0.1，转化为⼆进制是：0.0001100110011001100110011001100110011001100110011…（不能精确）也就是说，转化为⼆进制后，不会精确等于⼗进制的 0.1。
同时，计算机存储的位数是有限制的，所以，就出现上述现象了。
这种问题不仅仅是 Python 中有，所有⽀持浮点数运算的编程语⾔都会遇到，它不是 Python 的 bug求⼀个数的平⽅根函数sqrt(int num)，在⼤多数语⾔中都提供实现。
那么要求⼀个数的平⽅根，是怎么实现的哪？ 实际上求平⽅根的算法⽅法主要有两种：⼆分法( binary search)和⽜顿迭代法( Newton iteration):说到这两种⽅法，⼼⾥就感慨重重，记得⼤学开了⼀门叫《计算⽅法》的课程，后来就忘了，直到有⼀天⽼师讲到这⾥的时候才想起这种计算⽅法⾃⼰曾⼏何时学过！1、⼆分法：（夹逼法） 以求根号5为例： a:折半： 5/2=2.5 b:平⽅校验: 2.5*2.5=6.25>5，并且得到当前上限2.5 c:再次向下折半:2.5/2=1.25 d:平⽅校验：1.25*1.25=1.5625<5,得到当前下限1.25 e:再次折半:2.5-(2.5-1.25)/2=1.875 f:平⽅校验：1.875*1.875=3.515625<5,得到当前下限1.875每次得到当前和5进⾏⽐较，并且记下下限和上线，依次迭代，逐渐逼近我们设好的误差范围：import mathfrom math import sqrtdef sqrt_binary(num):x=sqrt(num) # 求出系统给我们的准确值y=num/2.0 #中分low=0.0up=num*1.0count=1while abs(y-x)>0.00000001:print count,ycount+=1if (y*y>num):up=y #⼆分后中间值⽐预期⼤了y=low+(y-low)/2else:low=yy=up-(up-y)/2 #⼆分后中间值⽐预期⼩了return yprint(sqrt_binary(5))print(sqrt(5))运⾏结果: 1 2.5 2 1.25 3 1.875 4 2.1875 5 2.34375 6 2.265625 7 2.2265625 8 2.24609375 9 2.236328125 10 2.2314453125 11 2.23388671875 12 2.23510742188 13 2.23571777344 14 2.23602294922 15 2.23617553711 16 2.23609924316 17 2.23606109619 18 2.23608016968 19 2.23607063293 20 2.23606586456 21 2.23606824875 22 2.23606705666 23 2.2360676527 24 2.23606795073 25 2.23606809974 26 2.23606802523 27 2.236067987982.236067969352.2360679775经过27次⼆分迭代，得到的值和系统sqrt()差别在0.0000001，2、⽜顿迭代法：仔细思考⼀下就能发现，我们需要解决的问题可以简单化理解。
非线性方程求解算法的性能比较研究
非线性方程求解算法的性能比较研究随着科技的不断发展，非线性方程在数学、物理、工程等领域中得到广泛应用。
然而，求解非线性方程是一个复杂而耗时的过程。
为了提高求解的效率和准确性，研究者们不断探索和开发各种非线性方程求解算法。
本文将对其中几种常用的算法进行性能比较研究，以帮助读者更好地选择和应用非线性方程求解算法。
一、牛顿法 (Newton's Method)牛顿法是一种基于切线的迭代算法，通过不断逼近零点来求解非线性方程。
其基本思想是利用切线的斜率逼近曲线的斜率，从而找到曲线与 x 轴交点的近似解。
牛顿法的迭代公式如下：```x_(n+1) = x_n - f(x_n) / f'(x_n)```牛顿法具有较快的收敛速度和较高的精度，在实际应用中得到广泛使用。
然而，牛顿法也存在一些问题，例如对于某些特殊函数，可能会出现收敛速度慢或者迭代发散的情况。
二、割线法 (Secant Method)割线法是一种基于割线的迭代算法，类似于牛顿法，但割线法不需要计算函数的导数。
其基本思想是通过连接两个点的割线与 x 轴的交点来逼近方程的根。
割线法的迭代公式如下：```x_(n+1) = x_n - f(x_n) * (x_n - x_(n-1)) / (f(x_n) - f(x_(n-1)))```相比于牛顿法，割线法的计算复杂度较低，但在某些情况下可能会出现割线过程与根无交点的问题。
三、二分法 (Bisection Method)二分法是一种简单而直观的求解非线性方程的方法。
它利用中值定理将函数值异号的两个点之间的中点作为下一次迭代的起点，通过逐步缩小区间来求解方程的根。
二分法迭代的公式如下：```x_(n+1) = (x_a + x_b) / 2```二分法的优点是收敛稳定，不易发散，但收敛速度相对较慢。
四、迭代法 (Iterative Method)迭代法是一种常用于非线性方程求解的数值方法。
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学院
理学院
专业班
信息10-2班
日期
2012-3-13
学号
10071228
姓名
王绍梅
成绩
实验题目
非线性方程求根: 算法设计与比较
指导老师
申淑谦
实验目的：
编写牛顿法和二分法的matlab程序，探讨这两种方法的计算效果
实验内容：
分别编写牛顿法和二分法的matlab程序
实验要求：
用上述两种方法计算函数x^3+4x^2-10=0。
在达到相同精度的前提下，比较其迭代次数等。
实验步骤
牛顿迭代法
function [x,i]=newtonmethod(x0,f,ep,Nmax)
% 牛顿法求非线性方程根
% x0是输入初始值, f是输入函数, 精度要求ep, Nmax为最大迭代次数
% x是输出迭代序列,i是迭代次数
二分法
function [x,k]=bisection(a,b,f,ep)
% 二分法解非线性方程
% 输入区间[a,b],函数f和误差ep, Nmax为最大二分次数
% x为输出近似根, k为二分次数
运行结果及分析
1.牛顿法选初始值1.5，二分法的含根区间为[1,2],分析二者的收敛速度，并选择自己喜欢的图表表示;
牛顿法的迭代速度要远远快于二分法
2. 对牛顿法选不同的初始值，分析初值的选取对牛顿法收敛速度的影响。
当x0=1.1时
当x0=2.1时
源程序
（见附件）。