牛顿迭代法 matlab程序(解线性方程组)
MATLAB程序(牛顿法及线形方程组)
MATLAB 程序1、图示牛顿迭代法（M 文件）文件名：newt_gfunction x = new_g(f_name,x0,xmin,xmax,n_points)clf,hold off% newton_method with graphic illustrationdel_x = 0.001;wid_x = xmax - xmin; dx = (xmax - xmin)/n_points;xp = xmin:dx:xmax; yp = feval(f_name,xp);plot(xp,yp);xlabel('x');ylabel('f(x)');title('newton iteration'),hold onymin = min(yp); ymax = max(yp); wid_y = ymax-ymin;yp = 0. * xp; plot(xp,yp)x = x0; xb = x+999; n=0;while abs(x-xb) > 0.000001if n > 300 break; endy=feval(f_name,x); plot([x,x],[y,0]);plot(x,0,'o')fprintf(' n = % 3.0f, x = % 12.5e, y = % 12.5e \ n', n, x, y);xsc = (x-xmin)/wid_x;if n < 4, text(x,wid_y/20,[num2str(n)]), endy_driv = (feval(f_name,x + del_x) - y)/del_x;xb = x;x = xb - y/y_driv; n = n+1;plot([xb,x],[y,0])endplot([x x],[0.05 * wid_y 0.2 * wid_y])text( x, 0.2 * wid_y, 'final solution')plot([ x ( x - wid_x * 0.004)], [0.01 * wid_y 0.09 * wid_y])plot([ x ( x + wid_x * 0.004)], [0.01 * wid_y 0.09 * wid_y])传热问题假设一个火炉是用厚度为0.05m 的砖单层砌成的。
newton迭代matlab代码_概述及解释说明
newton迭代matlab代码概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将介绍并详细解释Newton迭代算法在MATLAB中的代码实现。
Newton 迭代算法是一种用于求解方程根和优化问题的数值迭代算法，其基本原理是通过不断逼近函数的零点或最小值点来获得解。
本文将从算法的概述、原理介绍、迭代过程以及算法适用性分析等方面对Newton迭代算法进行全面的阐述。
1.2 文章结构文章将按照以下顺序展开对Newton迭代算法的讲解和说明：- 引言：对本文的主题和内容进行简要介绍，并给出文章的结构安排。
- Newton迭代算法概述：包括原理介绍、迭代过程和算法适用性分析三个部分，对Newton迭代算法的基本概念和应用领域进行阐述。
- MATLAB代码实现解释说明：详细说明了使用MATLAB编写Newton迭代算法代码的背景信息和相关工具介绍，然后逐步解释代码实现的步骤，并通过示例与结果分析来更好地理解代码部分。
- 应用案例和拓展讨论：通过具体案例一（求解方程根）和案例二（系统优化问题求解）来展示Newton迭代算法的实际应用，并在拓展讨论部分探讨改进Newton迭代算法的研究方向和方法。
- 结论与展望：对整篇文章进行总结回顾，并展望未来更高效、更准确的数值迭代算法发展趋势。
1.3 目的本文的目的是通过对Newton迭代算法在MATLAB中代码实现的详细解释，帮助读者更好地理解该算法的原理和应用，并提供相应的代码示例和结果分析。
同时，通过应用案例和拓展讨论，引发读者对于改进Newton迭代算法及其未来发展方向的思考。
通过阅读本文，读者可以具备一定程度上运用Newton迭代算法解决实际问题的能力，并对当前数值迭代算法领域的研究方向有一定了解。
2. Newton迭代算法概述:2.1 原理介绍:Newton迭代算法是一种用于数值逼近解的迭代方法，可以用于求解非线性方程的根、优化问题等。
该算法基于牛顿-拉弗森方法，其基本思想是通过不断逼近函数曲线上的某点来寻找函数零点或极值点。
matlab牛顿迭代法求方程
一、引言在数值计算中，求解非线性方程是一项常见的任务。
牛顿迭代法是一种常用且有效的方法，它通过不断逼近函数的零点来求解方程。
而在MATLAB中，我们可以利用其强大的数值计算功能来实现牛顿迭代法，快速求解各种非线性方程。
二、牛顿迭代法原理与公式推导1. 牛顿迭代法原理牛顿迭代法是一种利用函数的导数信息不断逼近零点的方法。
其核心思想是利用当前点的切线与x轴的交点来更新下一次迭代的值，直至逼近方程的根。
2. 公式推导与迭代过程假设要求解方程f(x)=0，在初始值x0附近进行迭代。
根据泰勒展开，对f(x)进行一阶泰勒展开可得：f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x - x0)令f(x)≈0，则有：x = x0 - f(x0)/f'(x0)将x带入f(x)的表达式中，即得到下一次迭代的值x1：x1 = x0 - f(x0)/f'(x0)重复以上过程，直至达到精度要求或者迭代次数上限。
三、MATLAB中的牛顿迭代法实现1. 编写函数在MATLAB中，我们可以编写一个函数来实现牛顿迭代法。
需要定义原方程f(x)的表达式，然后计算其一阶导数f'(x)的表达式。
按照上述推导的迭代公式，编写循环语句进行迭代计算，直至满足精度要求或者达到最大迭代次数。
2. 调用函数求解方程在编写好牛顿迭代法的函数之后，可以通过在MATLAB命令窗口中调用该函数来求解具体的方程。
传入初始值、精度要求和最大迭代次数等参数，即可得到方程的近似根。
四、牛顿迭代法在工程实践中的应用1. 求解非线性方程在工程领域，很多问题都可以转化为非线性方程的求解问题，比如电路分析、控制系统设计等。
利用牛顿迭代法可以高效地求解这些复杂方程，为工程实践提供了重要的数值计算手段。
2. 优化问题的求解除了求解非线性方程外，牛顿迭代法还可以应用于优化问题的求解。
通过求解目标函数的导数等于0的方程，可以找到函数的极值点，从而解决各种优化问题。
[matlab二分法程序代码]matlab牛顿迭代法程序代码
![[matlab二分法程序代码]matlab牛顿迭代法程序代码](https://img.taocdn.com/s3/m/5cd37268a0116c175f0e48ea.png)
[matlab二分法程序代码]matlab牛顿迭代法程序代码篇一: matlab牛顿迭代法程序代码牛顿迭代法主程序：function?[k,x,wuca,yx]?=?newtonk=1;yx1=fun;yx2=fun1;x1=x0-yx1/yx2;while?abs>tolx0=x1;yx1=fun;yx2=fun1;k=k+1;x1=x1-yx1/yx2;endk;x=x1;wuca=abs/2;yx=fun;end分程序1：function?y1=funy1=sqrt-tan;end分程序2：function????y2=fun1%函数fun的导数y2=x/)-1/) );end结果：[k,x,wuca,yx]?=?newtonk?=8x?=0.9415wuca?=4.5712e-08yx?=-3.1530e-14[k,x,wuca,yx]?=?newtonk?=243x?=NaNwuca?=NaNyx?=NaN篇二: 二十个JA V A程序代码1百分制分数到等级分数package pm;public class SwitchTest {//编写程序，实现从百分制分数到等级分数的转换////>=90 A// 80~89 B// 70~79 C// 60~69 D// public static void main {int s=87;switch{case 10 :System.out.println;break; case 9 :System.out.println;break; case 8 :System.out.println;break;case 7 :System.out.println;break;case 6 :System.out.println;break; default :System.out.println;break; }}}2成法口诀阵形package pm;public class SwitchTest{public static void main{for{for{System.out.print+”\t”); }System.out.println;}}}3华氏和摄氏的转换法package pm;import java.util.Scanner;public class SwitchTest {public static void main {Scanner sc=new Scanner;while {System.out.println;String s = sc.next.trim;if ) {//做摄氏向华摄的转换System.out.println;double db = sc.nextDouble; double db2 = + 32;System.out.println;} else if ) {//做华摄向摄氏的转换System.out.println;double db = sc.nextDouble; double db2 = * 5 / 9;System.out.println + “C”); }else if){ break;}}}}package pm;import java.util.Scanner;public class SwitchTest{public static void main {Scanner sc=new Scanner;boolean flag=true;while {System.out.println; String str = sc.nextLine.trim; if || str.endsWith) {//做摄氏向华摄的转换30cString st = str.substring - 1);double db = Double.parseDouble;//[0,2)//2 double db=Double.valueOf.doubleValue; double db2 = + 32;System.out.println;} else if || str.endsWith) {//做华摄向摄氏的转换String st = str.substring - 1);double db = Double.parseDouble;//[0,2)//2 double db=Double.valueOf.doubleValue; double db2 = * 5 / 9;System.out.println + “C”); }else if){flag=false;}}}}4三个数的最大数package pm;public class SwitchTest {public static void main {int a=1,b=2,c=3,d=0;d=a>b?a:b;d=a>b?:;System.out.println;}}5简单计算器的小程序package one;import java.awt.BorderLayout;import java.awt.GridLayout;import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.JTextField;public class Jsq implements ActionListener {private JFrame frame;private JButton[] bus;private JTextField jtx;private JButton bu;private char[] strs;private String d_one = ““;private String operator;public static void main { new Jsq;}/* 利用构造进行实例化*/ public Jsq { frame = new JFrame; jtx = new JTextField; bus = new JButton[16]; strs = “789/456*123-0.+=“.toCharArray; for { bus[i] = new JButton; bus[i].addActionListener; } bu = new JButton; bu.addActionListener; init; } /* GUI 初始化*/ public void init { JPanel jp1 = new JPanel; jp1.add; jp1.add; frame.add; } /* 事件的处理*/ public void actionPerformed { /*获取输入字符*/ String conn = arg0.getActionCommand; /*清除计算器内容*/ if ) { JPanel jp2 = new JPanel; jp2.setLayout); for { jp2.add; } frame.add; frame.pack; frame.setLocation; frame.setVisible; frame.setDefaultCloseOperation;d_one = ““; operator = ““; jtx.setText; return; } /*暂未实现该功能*/if){ return; } /*记录运算符，保存运算数字*/ if ) != -1) { if && ““.equals)) return; d_one = jtx.getText; operator = conn; jtx.setText; return; } /*计算结果*/ if ) { if && ““.equals)) return; double db = 0; if ) { db = Double.parseDouble + Double.parseDouble); jtx.setText; } if ) { db = Double.parseDouble - Double.parseDouble); jtx.setText; } if ) { db = Double.parseDouble * Double.parseDouble); jtx.setText; } if ) { db = Double.parseDouble / Double.parseDouble); jtx.setText; } d_one = db + ““; return; }//界面显示jtx.setText + conn);}}6三角形图案package pm;public class SwitchTest{public static void main{int n=5;for{for{System.out.print;}for{System.out.print;}System.out.println;}}}7输出输入的姓名package pm;import java.util.Scanner;public class SwitchTest{public static void main{String name=null;Scanner sca=new Scanner ; char firstChar; do{System.out.println; name=sca.nextLine; firstChar=name.charAt;}while);System.out.println;}}8一小时倒计时小程序package pm;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JLabel;import javax.swing.JPanel;public class SwitchTest {private JFrame frame;private JLabel jl1;private JLabel jl2;private JLabel jl3;/*主方法*/public static void main {new SwitchTest.getTime;}/*倒计时的主要代码块*/private void getTime{long time=1*3600;long hour =0 ;long minute =0 ;long seconds=0;while{hour=time/3600;minute=/60;seconds=time-hour*3600-minute*60; jl1.setText;jl2.setText;jl3.setText;try {Thread.sleep;} catch {e.printStackTrace;}time--;}}/*构造实现界面的开发GUI */ public SwitchTest{frame = new JFrame;jl1 = new JLabel;jl2 = new JLabel;jl3 = new JLabel;init;}/*组件的装配*/private void init{JPanel jp=new JPanel;jp.add;jp.add;jp.add;frame.add;frame.setVisible;frame.setLocation;frame.setSize;frame.setDefaultCloseOperation; } }9棋盘图案public class Sjx{public static void main{int SIZE=19;for{if{System.out.print;//两个空格}else{System.out.print);//两个空格}}System.out.println;// System.out.print:);for{System.out.print;//一个空格}else{System.out.print+” “);//一个空格}for{System.out.print;//两个空格}System.out.println;}}}10数组输出唐诗package day04;public class ArrayTest {public static void main{char[][] arr=new char[4][7];String s=“朝辞白帝彩云间千里江陵一日还两岸猿声啼不住轻舟已过万重山”; for{for{arr[i][j]=s.charAt;}for{for{System.out.print;}System.out.println;}}}11找出满足条件的最小数package day02;public class Fangk{public static void main{// for{// int q=i/1000;// int b=i/100%10;// int s=i/10%10;// int g=i%10;// if{ // System.out.println; // break; // }// }loop1: for{loop2: for{if{continue loop2;}for{for{if{ System.out.println); break loop1;}}}}}}} Min Number12判断一个数是否是素数package day02;public class Fangk{ public static void main{ int num=14;boolean flag=true;for{flag=false;break;}}if{System.out.println; }else{System.out.println; }}}////////////////////////////////////////////////////////////////////// package day04;import java.util.Scanner;public class A1{public static void main{int n;Scanner sca=new Scanner;System.out.println; n=sca.nextInt;if){System.out.println; }else{System.out.println;}public static boolean isPrimeNumber{ for{if{return false;}}return true;}}13一个数倒序排列package day02;public class Daoxu{public static void main{ int olddata=3758;int newdata=0;while{for{newdata=newdata*10+olddata%10; olddata=olddata/10; }System.out.println;}}}14将一个整数以二进制输出package day04;import java.util.Scanner; public class ArrayTest { public static void main{ int n; Scanner s=new Scanner; System.out.println; n=s.nextInt; for{if)!=0){System.out.print;}else{System.out.print;}if%8==0){System.out.print;}}}}15矩形图案package day02;public class Fangk {public static void main{ int m=5,n=6; for{System.out.print;}System.out.println;for{System.out.print;for{System.out.print; }System.out.print;System.out.println;}for{System.out.print;}}}16猜数字package day02;import java.util.Scanner;public class Csz {public static void main {Scanner s = new Scanner; int num = * 1000); int m=0; for{System.out.println; m=s.nextInt;if{System.out.println;}else if{System.out.println;}else{System.out.println; break;}if{System.out.println; }}if{System.out.println; }}}17.HotelManagerpackage hotel;import java.util.Scanner;public class HotelManager {private static String[][] rooms;// 表示房间public static void main {rooms = new String[10][12];String comm;// 表示用户输入的命令for {for {rooms[i][j] = “EMPTY”;}}//while {System.out.println;Scanner sca = new Scanner; System.gc;comm = sca.next;if ) {search;} else if ) {int roomNo = sca.nextInt;String name = sca.next;in;} else if ) {int roomNo = sca.nextInt;out;} else if ) {System.out.println;break;} else {System.out.println; }}}private static void out {if-1][-1])){ System.out.println;} return; } rooms[-1][-1]=“EMPTY”; System.out.println; private static void in { if-1][-1])){ System.out.println;return;}rooms[-1][-1]=name;System.out.println;}private static void search {for {//打印房间号for {if {System.out.print + “ “); } else {System.out.print + “ “); }}//打印房间状态System.out.println;for {System.out.print;}System.out.println;}}}18.StudentManagerpackage day05.student_manager;import java.util.Scanner;public class StudentManager {static int[][] scores=new int[6][5];static String[] students={“zhangsan”,”lisi”,”wangwu”,”zhaoliu”,”qianqi”,”liuba”}; static String[] courses={“corejava”,”jdbc”,”servlet”,”jsp”,”ejb”};public static void main {for{for{scores[i][j]=*100);}}Scanner s=new Scanner; String comm;while{System.out.println; comm=s.next;if){String para=s.next; avg;}else if){String course=s.next; sort;}else if){String student=s.next; String course=s.next; get;}else if){break;}else{System.out.println; }}}//main end!public static void avg{int sIndex=-1;//int cIndex=-1; for{ if){ sIndex=i; } } if{ for{ if){ cIndex=i; } } } if{ System.out.println; return; } double avg=0.0; if{ for{ avg+=scores[sIndex][i]; } avg/=scores[sIndex].length; System.out.println; }else{ for{ avg+=scores[i][cIndex]; } avg/=scores.length; System.out.println; } } public static void sort{ int[] courseScore=new int[scores.length]; if){//如果求总分的排名//求出每个学生的总分，将成绩存放在courseScore数组中for{ int studentSum=0; for{ studentSum+=scores[i][j]; }courseScore[i]=studentSum; } }else{//如果不是求总分排名int cIndex=-1; for{//找到这门课程的下标if){ cIndex=i; } } if{//如果是一门有效的课程//把scores数组中这一列的值放到courseScore数组中！for{ courseScore[i]=scores[i][cIndex]; } }else{//如果不是一门有效的课程System.out.println; return; } } String[] studentCopy=new String[students.length]; System.arraycopy; for{ for{ if{ int temp=courseScore[i]; courseScore[i]=courseScore[j]; courseScore[j]=temp; String stemp=studentCopy[i];studentCopy[i]=studentCopy[j]; studentCopy[j]=stemp; } } } int order=1; System.out.println; for{ if{ order--; }else{ order=i+1;} System.out.print;System.out.print;System.out.println;order++;}}public static void get{int sIndex=-1;int cIndex=-1;for{if){sIndex=i;}}if{System.out.println;return;}if){//如果求总分int studentSum=0;for{studentSum+=scores[sIndex][j];}System.out.println; return;}for{if){cIndex=i;}}if{System.out.println;return;}System.out.println;}}19.Fivepackage hotel;import java.util.Scanner;/*** 首先在程序第一次运行的时候，构建出棋盘，切以后* 不能再从新构建，知道结束,所以将其放到静态代码块中。
牛顿迭代法Matlab程序
牛顿迭代法Matlab程序（带下山因子）本文程序可用于求解线性和非线性方程组，在使用牛顿迭代法的同时，加入了下山因子，加入下山因子后，对于初值的选取更为宽泛。
使用方法：请将本文function所定义的函数存为m 文件，将matlab路径改为存储newton函数的路径，然后参照本文例子的格式定义变量、表达式、初值、收敛阈值、迭代次数后，输入X=newton(f,x,x0,esp,N) 即可求解。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 例子syms x1 x2 x3%定义变量名称f1=x1+x2+x3+3;f2=2*x1-x2-x3;f3=x1+2*x2-2*x3-3;%定义方程表达式（方程全都移到等号左边的表达式）f=[f1;f2;f3];x=[x1;x2;x3];x0=[0;0;0];%设定初值esp=[0.00001;0.00001;0.00001];%阈值N=1000;%迭代次数X=newton(f,x,x0,esp,N)%求解%%%%真值为-1 0 -2 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function x1=newton(f,x,x0,esp,N)%此函数用于解非线性方程，方法为牛顿下山法。
R=jacobian(f,x);ph=size(f,1);ty(1:ph,1)=1;coo=1;while abs(coo-1)<1e-6%这代表coo==1 coo=0;R1=subs(R,x,x0);%%%f1=subs(f,x,x0);x1=x0-ty.*(R1\f1);f11=subs(f,x,x1);f12=double(f1);f112=double(f11);for i=1:size(f12,1);j=i;clcjif abs(f112(i))>abs(f12(i))ty(i)=ty(i)/2;coo=1;endendendfor i=1:NclciR1=subs(R,x,x0);%%%f1=subs(f,x,x0);x1=x0-ty.*(R1\f1);xx=abs(x1-x0);if xx<espbreakelsex0=x1;endend。
MATLAB牛顿迭代法
MATLAB牛顿迭代法牛顿迭代法是一种求解函数零点的迭代方法，它通过初始点附近的切线与x轴的交点来逼近函数零点。
在MATLAB中，可以使用以下代码实现牛顿迭代法：function [x, iter] = newton_raphson(f, df, x0, tol,max_iter)% f: 目标函数% df: 目标函数的导数% x0: 初始点% tol: 迭代精度% max_iter: 最大迭代次数x = x0; % 初始化xiter = 0; % 初始化迭代次数while abs(f(x)) > tol && iter < max_iterx = x - f(x)/df(x); % 迭代公式iter = iter + 1; % 迭代次数加1endend这个函数接受目标函数f和它的导数df，以及初始点x0、迭代精度tol和最大迭代次数max_iter作为输入。
该函数返回最终的近似解x和迭代次数iter。
让我们来看一个例子，要求解方程x^2 - 2 = 0，我们可以编写以下代码：f = @(x) x^2 - 2; % 目标函数df = @(x) 2*x; % 导数函数x0 = 1; % 初始点tol = 1e-6; % 迭代精度max_iter = 100; % 最大迭代次数[x, iter] = newton_raphson(f, df, x0, tol, max_iter);fprintf('The solution is %f, found in %d iterations.\n', x, iter);在运行上述代码后，将输出以下结果：The solution is 1.414214, found in 13 iterations.这意味着，我们找到了方程x^2 - 2 = 0的近似解为1.414214，迭代了13次。
需要注意的是，牛顿迭代法并不是总是收敛的，它的收敛性与初始点选择有关。
牛顿法解方程组matlab
牛顿法解方程组matlab
牛顿法是一种可以求解方程组的迭代算法。
特别适用于求解非线性系统方程，它的思想是利用抛物线的顶点的构造方程的特性来解决多元函数的极值问题。
在Matlab中，我们可以使用其牛顿法解决方程组问题。
牛顿法的算法思想是根据函数的极值点更新解的方向，以此来找到方程的解，主要步骤如下：
1. 首先，输入要求解的方程组；
2. 然后，使用命令"fzero"构造牛顿法求解器；
3. 随后，使用命令"fsolve"求解方程，输出求解结果；
4. 最后，使用控制台显示求解结果，可以得到我们要求的方程组解。
使用Matlab牛顿法来求解方程组，由于Matlab提供的求解函数算法速度快且求解精度高，加之方便的调节控制，使得它在多元函数迭代求不等式约束系统的解的过程中，能够快速有效地完成任务，节省时间，可以得到较好的效果，从而更好地解决复杂的方程组问题。
由此可以看出，Matlab中使用牛顿法解决方程组是一个非常有用的工具，对求解复杂的方程组来说，它能大大降低计算的难度，提高求解的效率，可以为工程的快速发展做出重要的贡献。
牛顿迭代法matlab软件
⽜顿迭代法matlab软件⽂件说明1、使⽤说明1）加载f.m⽂件⾄matlab2）⾸先在命令⾏使⽤solve函数解得⽅程x^5=-1在复平⾯上的5个根；>> solve('x^5=-1')-11/4 + (2^(1/2)*(5^(1/2) + 5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/41/4 - (2^(1/2)*(5^(1/2) + 5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/4(2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 5^(1/2)/4 + 1/45^(1/2)/4 - (2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 1/43）然后将这5个根代⼊f.m⽂件中函数f(A,B,C,D,E)中；>> f(1/4 + (2^(1/2)*(5^(1/2) + 5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/4, 1/4 - (2^(1/2)*(5^(1/2) +5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/4,(2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 5^(1/2)/4 + 1/4, 5^(1/2)/4 -(2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 1/4, -1)4）等待matlab运⾏完毕即可得到如下⽜顿初始点收敛图2、代码说明function f(A,B,C,D,E)%函数使⽤>>f(1/4 + (2^(1/2)*(5^(1/2) + 5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/4,% 1/4 - (2^(1/2)*(5^(1/2) + 5)^(1/2)*i)/4 - 5^(1/2)/4,% (2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 5^(1/2)/4 + 1/4,% 5^(1/2)/4 - (2^(1/2)*(5 - 5^(1/2))^(1/2)*i)/4 + 1/4,% -1)%在⽅程参数中带⼊求得的复平⾯的根step=0.01; %扫描步进值为0.01,总共扫描200×200个点for x=-1:step:1for y=-1:step:1z0=x+y*i; %扫描图像点阵z=newton(z0); %⽜顿迭代法计算if abs(z-A)<1.0e-6 %迭代后与根A距离绝对⼩plot(x,y,'r.'); %使⽤红⾊填充扫描的这⼀点hold onelseif abs(z-B)<1.0e-6 %迭代后与根B距离绝对⼩plot(x,y,'g.'); %使⽤绿⾊填充扫描的这⼀点hold onelseif abs(z-C)<1.0e-6 %迭代后与根C距离绝对⼩plot(x,y,'y.'); %使⽤黄⾊填充扫描的这⼀点hold onelseif abs(z-D)<1.0e-6 %迭代后与根D距离绝对⼩plot(x,y,'b.'); %使⽤蓝⾊填充扫描的这⼀点hold onelseif abs(z-E)<1.0e-6 %迭代后与根E距离绝对⼩plot(x,y,'m.'); %使⽤粉⾊填充扫描的这⼀点hold onendendendendfunction y=newton(z)if z==0 %防⽌z=0代⼊后⽆法运算y=0;return;endfor i=1:1:2000 %最多迭代2000次y=z-(z^5+1)/(5*z^4); %⽜顿迭代公式if abs(y-z)<1.0e-7 %迭代后与z根在距离绝对⼩break; %跳出循环endz=y; %递归endend3、研究领域数值分析应⽤经常使⽤polyfit将数据进⾏多项式拟合，将多项式公式通过代码写⼊计算机完成数据的映射和转换。
MATLAB牛顿迭代法
1。
定义函数function y=f（x)y=f（x）；%函数f（x）的表达式endfunction z=h(x)z=h（x);％函数h(x)的表达式end2.主程序x=X;％迭代初值i=0;％迭代次数计算while i〈= 100%迭代次数x0=X-f（X）/h（X)；%牛顿迭代格式if abs（x0—X）>0。
01；％收敛判断X=x0；else breakendi=i+1;endfprintf(’\n%s％.4f\t%s%d’，'X=’，X，’i=’，i) %输出结果牛顿迭代法（matlab）来源：徐力的日志背景：牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton—Raphson m ethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法.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 = x 0—f(x0)/f'（x0)，称x1为r的一次近似值。
过点（x1,f(x1)）做曲线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。
重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1）=x（n)－f(x（n))/f’（x（n）)，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式.现用牛顿迭代法（matlab)求方程x^3-2x-1=0的根（—1）。
主函数：function［x,k]=Newtondd(f，x0，e）%％牛顿迭代法，求f（x）=0在某个范围内的根。
%%f为f(x)，x0为迭代初值，e为迭代精度。
k为迭代次数x_a=x0;x_b=x_a—subs（f，x_a)/subs(diff(f），x_a);k=1;while abs(x_a-x_b)〉e，k=k+1；x_a=x_b；x_b=x_a-subs(f，x_a）/subs（diff（f），x_a）; endx=x_b；运行：>〉syms x；>> f=（x^3-2*x—1）。
基于MATLAB的牛顿拉夫逊迭代法计算潮流(附加短路计算)
这个程序可以适用于三机九节点系统（参数见主程序），本来是想编一个通用各种结构的程序的，但是因为鄙人比较懒，老师留作业时候又没说要通用，就没改完。
惭愧啊。
不过大同小异啦。
有兴趣的慢慢改吧。
使用方法：按后文中给出的代码建立.m文件放在一个文件夹里面。
先运行Powerflow_main.m计算算例系统的潮流；然后运行ShortcircuitCalc.m计算算例系统三相短路电流；程序说明详见各.m文件注释部分，写的已经很详细了，慢慢看吧。
Powerflow_main.m文件代码如下：clear%牛顿拉夫逊迭代法计算潮流format short %规定参数数据显示精度%节点参数矩阵%第一列为节点编号%第二列表示有功注入P%第三列表示无功注入Q%第四列表示电压幅值U%第五列表示电压角度θ%第六列表示发电机x′%第七列表示发电机E′%第八列表示节点类型（2表示平衡节点，1表示PV节点，0表示PQ节点）Node_p=[ 1, 0, 0, 1.04 , 0, 0.3, 1.137, 2;2, 1.63, 0, 1.025, 0, 0.3, 1.211, 1;3, 0.85, 0, 1.025, 0, 0.3, 1.047, 1;4, 0, 0, 1.0, 0, 0, 0, 0;5, -1.25, -0.5, 1.0, 0, 0, 0, 0;6, -0.9, -0.3, 1.0, 0, 0, 0, 0;7, 0, 0, 1.0, 0, 0, 0, 0;8, -1, -0.35, 1.0, 0, 0, 0, 0;9, 0, 0, 1.0, 0, 0, 0, 0];count_s=0;countPV=0;for k=1:size(Node_p,1)if Node_p(k,8)==1countPV=countPV+1;else if Node_p(k,8)==2count_s=count_s+1;end;end;end;countPV;count_s;countPQ=size(Node_p,1)-1-countPV;%显示节点参数disp('节点参数如下：')disp(Node_p)%支路参数%第一列为首节点，第二列为末节点，第三列表示R，第四列表示X，第五列表示B/2 %第六列表示支路类型（1为变比为1的变压器元件；2为输电线元件;0为接地支路）Branch_p =[ 1, 4, 0 , 0.0576, 0 , 1;2, 7, 0 , 0.0625, 0 , 1;3, 9, 0 , 0.0586, 0 , 1;4, 5, 0.01 , 0.085 , 0.088 , 2;4, 6, 0.017 , 0.092 , 0.079 , 2;5, 7, 0.032 , 0.161 , 0.153 , 2;6, 9, 0.039 , 0.17 , 0.179 , 2;7, 8, 0.0085, 0.072 , 0.0745, 2;8, 9, 0.0119, 0.1008, 0.1045, 2];%显示支路参数disp('支路参数如下：')disp(Branch_p)%设置节点初值U=Node_p(:,4);e_ang=Node_p(:,5);P=Node_p(:,2);Q=Node_p(:,3);save data.matformat long%计算结果数据显示精度%显示节点导纳矩阵admi();disp('节点导纳矩阵Y');sparseYKmax=10; %设置最大迭代次数kaccuracy=10^-7;%设置迭代精度k=0;%迭代次数初始化为零for k1=1:Kmax[dP,dQ,y]=getY(U,e_ang);if max(abs(y))<accuracybreak;end;J=jacob(U,e_ang,dP,dQ);x=-inv(J)*y;de_ang=[0;x(1:8)];dU=x(9:14);u1=U(2:9)*dU.';u=diag(u1);U(4:9)=U(4:9)+u;e_ang=e_ang+de_ang;k=k+1;end;e_ang=e_ang/pi*180;save result.matdisp('迭代次数：')kdisp('4号节点至9号节点电压幅值如下：') disp(U(4:9))disp('2号节点至9号节点电压相角如下：') disp(e_ang(2:9))admi.m文件代码如下：%节点导纳矩阵的形成format long %规定数据格式NI=size(Branch_p,1);k_t=1;Y=zeros(NI);for m1=1:NI;I=Branch_p(m1,1);J=Branch_p(m1,2);R=Branch_p(m1,3);X=Branch_p(m1,4);b=Branch_p(m1,5);Style=Branch_p(m1,6);if Style==1 %判断为变压器元件Y(I,I)=Y(I,I)+1/(R+1j*X);Y(J,J)=Y(J,J)+1/(R+1j*X)/k_t/k_t;Y(I,J)=Y(I,J)-1/(R+1j*X)/k_t;Y(J,I)=Y(J,I)-1/(R+1j*X)/k_t;else if Style==0 %判断为母线接地支路元件Y(I,J)=Y(I,J)+1/(R+1j*X);else %判断为输电线元件Y(I,I)=Y(I,I)+1j*b+1/(R+1j*X);Y(J,J)=Y(J,J)+1j*b+1/(R+1j*X);Y(I,J)=Y(I,J)-1/(R+1j*X);Y(J,I)=Y(J,I)-1/(R+1j*X);end;end;end;Y;G=real(Y);B=imag(Y);sparseY=sparse(Y);save data.mat;getY.m文件代码如下：（线性方程组常写作AX=Y形式，故此处命名为get_Y）%计算ΔP和ΔQ的函数function [dP,dQ,y]=getY(U,e_ang)load data P Q G B Node_p countPV count_s;dP=zeros(size(Node_p,1),1); sum1=zeros(size(Node_p,1),1);for i=1:size(Node_p,1)for j=1:size(Node_p,1)sum1(i)=sum1(i)+U(j)*(G(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j))+B(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j)));end;dP(i)=P(i)-U(i)*sum1(i);end;dQ=zeros(size(Node_p,1),1);sum2=zeros(size(Node_p,1),1);for i=1:size(Node_p,1)for j=1:size(Node_p,1)sum2(i)=sum2(i)+U(j)*(G(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j))-B(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j)));end;dQ(i)=Q(i)-U(i)*sum2(i);end;y=[dP((count_s+1):9);dQ((countPV+count_s+1):9)]; %拼接ΔP和ΔQ构成方程-J*x=y的向量yjacob.m文件的代码如下：%形成雅克比矩阵的函数function J=jacob(U,e_ang,dP,dQ)load data B G Q P Node_p countPV count_s;size_Y=size(Node_p,1);%H矩阵H1=zeros(size_Y);for i=1:size_Yfor j=1:size_Yif j==i;H1(i,j)= U(i)*U(i)*B(i,j)+Q(i)-dQ(i);elseH1(i,j)=-U(i)*U(j)*(G(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j))-B(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j)));end;endendH=H1(2:size_Y,2:size_Y);%N矩阵N1=zeros(size_Y);for i=1:size_Yfor j=1:size_Yif j==i;N1(i,j)= -U(i)*U(i)*G(i,j)-(P(i)-dP(i));elseN1(i,j)=-U(i)*U(j)*(G(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j))+B(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j)));end;end;end;N=N1(2:size_Y,(countPV+count_s+1):size_Y);%M矩阵M1=zeros(size_Y);for i=1:size_Yfor j=1:size_Yif j==i;M1(i,j)=U(i)*U(i)*G(i,j)-(P(j)-dP(j));elseM1(i,j)=U(i)*U(j)*(G(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j))+B(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j)));end;end;end;M=M1((countPV+count_s+1):size_Y,2:size_Y);%L矩阵L1=zeros(size_Y);for i=1:size_Yfor j=1:size_Yif j==i;L1(i,j)= U(i)*U(i)*B(i,j)-(Q(i)-dQ(i));elseL1(i,j)= -U(i)*U(j)*(G(i,j)*sin(e_ang(i)-e_ang(j))-B(i,j)*cos(e_ang(i)-e_ang(j)));end;endendL=L1((countPV+count_s+1):size_Y,(countPV+count_s+1):size_Y);J=[H N;M L];%拼接构成雅克比矩阵ShortcircuitCalc.m文件的代码如下：clear%三相短路计算format long;%对YN进行修正，形成包括发电机内阻抗和负荷阻抗的节点导纳矩阵re_admi();Z=inv(rY);%计算节点阻抗矩阵disp('4节点发生金属短路')f=4;%短路点为4节点%输出节点阻抗矩阵的短路点所在列disp('节点阻抗矩阵的短路点所在列Z(:,f)=');Z(:,f)%短路电流If计算load result U e_ang;e_angf=e_ang(f);Uf=U(f)*(cos(e_angf/180*pi)+1j*sin(e_angf/180*pi));Zff=Z(f,f);zf=0;If=Uf/(Zff+zf);i_angf=angle(If)*180/pi;If=abs(If);%短路电流计算结果显示disp('短路电流幅值:')Ifdisp('短路电流相角(单位为°)')i_angf%短路时各节点电压计算U_k=U;for x1=1:size(Node_p,1)U_k(x1)=U(x1)*(cos(e_ang(x1)*pi/180)+1j*sin(e_ang(x1)*pi/180))-Z(x1,f)*If*(cos(i_angf*pi/180)+ 1j*sin(i_angf*pi/180));end;%Uk为短路时各节点电压幅值Uk=abs(U_k);%uk_ang为短路时各节点电压相角（单位为°）uk_ang=angle(U_k)*180/pi;%输出短路时各节点电压disp('短路时1-9节点电压：')disp('幅值：')Ukdisp('相角：(单位为°)')uk_ang%计算短路时各支路电流%输出矩阵初始化%第一列为首节点i%第二列为末节点j%第三列为Ii幅值%第四列为Ii相角(单位为°)%第五列为Ij幅值%第六列为Ij相角（单位为°）Ik=[1 4 1 0 1 0;2 7 1 0 1 0;3 9 1 0 1 0;4 5 1 0 1 0;4 6 1 0 1 0;5 7 1 0 1 0;6 9 1 0 1 0;7 8 1 0 1 0;8 9 1 0 1 0];load data Branch_p k_t;%其中变压器变比为k_tNI=size(Branch_p,1);for m1=1:NI;I=Branch_p(m1,1);J=Branch_p(m1,2);R=Branch_p(m1,3);X=Branch_p(m1,4);b=Branch_p(m1,5);Style=Branch_p(m1,6);if Style~=1 %判断为非变压器支路Ik(m1,3)=(U_k(I)-U_k(J))/(R+1j*X)+U_k(I)*1j*b;Ik(m1,4)=angle(Ik(m1,3))*180/pi;Ik(m1,3)=abs(Ik(m1,3));Ik(m1,5)=(U_k(J)-U_k(I))/(R+1j*X)+U_k(J)*1j*b;Ik(m1,6)=angle(Ik(m1,5))*180/pi;Ik(m1,5)=abs(Ik(m1,5));else %否则为变压器支路Ik(m1,3)=(U_k(I)-U_k(J))/(R+1j*X)/k_t;Ik(m1,4)=angle(Ik(m1,3))*180/pi;Ik(m1,3)=abs(Ik(m1,3));Ik(m1,5)=(U_k(J)-U_k(I))/(R+1j*X)/k_t;Ik(m1,6)=angle(Ik(m1,5))*180/pi;Ik(m1,5)=abs(Ik(m1,5));endend%输出短路时各节点电流disp('第一列为首节点i')disp('第二列为末节点j')disp('第三列为Ii幅值')disp('第四列为Ii相角(单位为°)')disp('第五列为Ij幅值')disp('第六列为Ij相角（单位为°）')format shortIksave result_k%形成包括发电机内阻抗、负荷阻抗的节点导纳矩阵format long %规定数据显示精度load data P Q Y Node_p ;load result U;rY=Y;for n1=1:size(Node_p,1)Xd=Node_p(n1,6);Ed=Node_p(n1,7);style=Node_p(n1,8);if style~=0 %判断是否为发电机节点rY(n1,n1)=rY(n1,n1)+1/(1j*Xd);%YN中与发电机节点对应的对角线元素增加发电机导纳else %其他节点(包含负荷节点）rY(n1,n1)=rY(n1,n1)+(-P(n1)+1j*Q(n1))/(U(n1)*U(n1));%与负荷节点对应的对角线元素增加负荷导纳%对于非负荷节点Y矩阵元素不做修改但仍满足上式end;end;rY;。
matlab牛顿法求根程序
matlab牛顿法求根程序1、引言牛顿法求解方程的数值解是非常常用的一种方法，也是收敛速度很快的一种方法。
在Matlab中，可以使用fzero函数实现牛顿法求根。
本篇文章将介绍如何使用Matlab实现牛顿法求根。
2、牛顿法求根的原理牛顿法求根实际上是一种迭代法，迭代公式为：x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}其中，x_n 是第n次迭代的数值解，f(x_n)是方程在x_n处的函数值，f'(x_n)是方程在x_n处的导数值。
3、使用Matlab实现牛顿法求根在Matlab中，我们可以使用fzero函数实现牛顿法求根。
该函数的基本用法为：x=fzero(fun,x0,options)其中，fun是一个函数句柄，x0是初始迭代值，options是一个选项结构体，用于设置迭代精度等参数。
例如，我们想求解方程x^2-2=0在x=1附近的解，可以写出如下Matlab程序：fun=@(x)x^2-2;x0=1;options=optimset('TolX',1e-8,'Display','iter');x=fzero(fun,x0,options)其中，optimset函数可以设置迭代精度等参数，‘TolX’表示迭代停止条件，‘Display’表示是否输出迭代过程。
程序的运行结果如下：Func-count x f(x) Procedure1 1 -1 initial2 1.5000 0.2500 search3 1.4167 0.0069 search4 1.4142 0.0000 search即求得方程的解为1.4142。
4、代码实现除了使用fzero函数外，我们也可以自己实现牛顿法求根的代码。
以下是一个简单的例子：function x=newton(fun,x0,tol)while abs(fun(x0))>tolx0=x0-fun(x0)/diff(fun,x0);endx=x0;end其中，fun是函数句柄，x0是初始迭代值，tol是迭代停止条件。
matlab中的迭代算法
matlab中的迭代算法Matlab中的迭代算法迭代算法是一种通过重复应用某个过程或规则来解决问题的方法。
在Matlab中，迭代算法广泛应用于数值计算、优化问题、图像处理等领域。
本文将介绍几种常见的迭代算法，并通过实例来演示其应用。
一、二分法二分法是一种简单而有效的迭代算法，用于求解函数的根。
其基本思想是通过将区间逐渐缩小，不断逼近根的位置。
具体步骤如下：1. 选择一个初始区间[a, b]，使得f(a)和f(b)异号；2. 计算区间的中点c=(a+b)/2；3. 判断f(c)的符号，并更新区间的边界；4. 重复步骤2和3，直到满足精度要求。
二分法的优点是简单易懂，但收敛速度相对较慢。
以下是一个使用二分法求解方程x^2-2=0的示例代码：```matlaba = 1;b = 2;tol = 1e-6;while abs(b-a) > tolc = (a + b) / 2;if (c^2 - 2) * (a^2 - 2) < 0b = c;elsea = c;endendroot = (a + b) / 2;disp(root);```二、牛顿法牛顿法是一种迭代算法，用于求解非线性方程和最优化问题。
其基本思想是通过利用函数的局部线性近似，逐步逼近根或最优解。
具体步骤如下：1. 选择一个初始点x0；2. 计算函数f在点x0处的导数f'(x0)；3. 计算切线方程的解，即x1 = x0 - f(x0)/f'(x0)；4. 重复步骤2和3，直到满足精度要求。
牛顿法的优点是收敛速度快，但对初始点的选择较为敏感。
以下是一个使用牛顿法求解方程x^2-2=0的示例代码：```matlabx0 = 1;tol = 1e-6;while abs(x1 - x0) > tolx1 = x0 - (x0^2 - 2) / (2 * x0);x0 = x1;endroot = x1;disp(root);```三、迭代法求解线性方程组迭代法也可以用于求解线性方程组Ax=b。
matlab牛顿法程序
matlab牛顿法程序以下是使用Matlab编写的牛顿法程序：```matlabfunction [x, iterations] = newton_method(f, df, x0, tol,max_iterations)x = x0;iterations = 0;while abs(f(x)) > tol && iterations < max_iterations x = x - f(x) / df(x);iterations = iterations + 1;endif abs(f(x)) > toldisp('The method did not converge');elsedisp('The method converged');endend```使用该程序，您需要提供以下输入参数：- `f`：要求解根的函数，可以是匿名函数或函数句柄。
例如：`f = @(x) x^2 - 4`。
- `df`：`f`的导数，同样可以是匿名函数或函数句柄。
例如：`df = @(x) 2*x`。
- `x0`：初始猜测值。
- `tol`：收敛容限。
- `max_iterations`：最大迭代次数。
程序会返回：- `x`：计算得到的方程的根。
- `iterations`：迭代次数。
您可以按照以下步骤使用该程序进行求解：1. 在命令窗口或脚本文件中定义函数`f`和它的导数`df`。
2. 设置初始猜测值`x0`、收敛容限`tol`和最大迭代次数`max_iterations`。
3. 调用`newton_method`函数并传入所需参数，将返回的结果保存在变量中。
4. 检查结果并使用根进行进一步计算或分析。
注意：该程序只能求解单变量方程的根。
如果需要求解多变量方程的根，需要对程序进行适当修改。
matlab牛顿迭代法求方程组的根
MATLAB（矩阵实验室）是一种用于数学计算、绘图等的高度工程化的软件评台。
利用MATLAB进行牛顿迭代法求解方程组的根是一种常见的数值分析方法。
本文将介绍如何使用MATLAB进行牛顿迭代法求解方程组的根，并给出具体的代码实现。
1. 理论基础牛顿迭代法是一种求解方程根的常用数值方法。
对于一般的方程组F(X)=0，牛顿迭代法的迭代公式如下：X(k+1)=X(k)−(∂F/∂X)^(-1)·F(X(k))其中，X(k)表示第k次迭代的解，∂F/∂X表示F对X的雅可比矩阵，^(-1)代表矩阵的逆运算。
2. MATLAB代码实现以下是使用MATLAB进行牛顿迭代法求解方程组的一般代码实现：```matlabfunction [x, numIter] = newtonMethod(F, J, x0, tol, maxIter)F为方程组F(X)=0的函数句柄J为方程组F(X)的雅可比矩阵的函数句柄x0为初始解向量tol为迭代精度maxIter为最大迭代次数x = x0;numIter = 0;while norm(F(x)) > tol numIter < maxIterx = x - J(x) \ F(x); 使用MATLAB的\表示矩阵的逆运算numIter = numIter + 1;endend```3. 示例下面以一个二元非线性方程组为例，演示如何使用上述MATLAB代码进行牛顿迭代法求解方程组的根。
考虑方程组：F1(x1, x2) = x1^2 + x2^2 - 25 = 0F2(x1, x2) = x1*x2 - 9 = 0对应的雅可比矩阵为：J(x)=[2x1, 2x2; x2, x1]下面是具体的MATLAB代码实现：```matlab定义方程组F和雅可比矩阵JF = (x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 25; x(1)*x(2) - 9];J = (x) [2*x(1), 2*x(2); x(2), x(1)];设置初始解向量、迭代精度和最大迭代次数x0 = [1; 1];tol = 1e-6;maxIter = 100;调用newtonMethod函数进行求解[x, numIter] = newtonMethod(F, J, x0, tol, maxIter);显示结果disp(['解向量为：', num2str(x')]);disp(['迭代次数为：', num2str(numIter)]);```4. 结论本文介绍了使用MATLAB进行牛顿迭代法求解方程组的方法，并给出了具体的代码实现和示例。
牛顿迭代法-matlab程序(解线性方程组)
牛顿迭代法matlab程序（解线性方程组）作者：佚名来源：转载发布时间：2009-3-7 16:55:53减小字体增大字体1．功能本程序采用牛顿法，求实系数高次代数方程f(x)=a0x n+a1x n-1+…+a n-1x+a n=０（a n≠０）（1）的在初始值x0附近的一个根。
2.使用说明（1）函数语句Y=NEWTON_1(A,N,X0,NN,EPS1)调用M文件newton_1.m。
（2）参数说明A n+1元素的一维实数组，输入参数，按升幂存放方程系数。
N 整变量，输入参数，方程阶数。
X0 实变量，输入参数，初始迭代值。
NN 整变量，输入参数，允许的最大迭代次数。
EPS1 实变量，输入参数，控制根的精度。
3．方法简介解非线性方程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x0点附近展开成泰勒级数f(x)=f(x0)+(x－x0)fˊ(x0)+(x－x0)2 +…取其线性部分，作为非线性方程f(x)=0的近似方程，则有f(x0)+fˊ(x0)(x－x0)=0设fˊ(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/fˊ(x0)再把f(x)在x1附近展开成泰勒级数，也取其线性部分作f(x)=0的近似方程。
若f(x1)≠0，则得x2=x1－f(x1)/fˊ(x1)这样，得到牛顿法的一个迭代序列x n+1=x n－f(x n)/fˊ(x n)4．newton_1.m程序function y=newton_1(a,n,x0,nn,eps1)x(1)=x0；b=1；i=1；while(abs(b)>eps1*x(i))i=i+1；x(i)=x(i-1)-n_f(a,n,x(i-1))/n_df(a,n,x(i-1))；b=x(i)-x(i-1)；if(i>nn)error(ˊnn is fullˊ)；return；endendy=x(i)；i程序中调用的n_f.m和n_df.m文件如下：function y=n_df(a,n,x)%方程一阶导数的函数y=0.0;for i=1:ny=y+a(i)*(n+1-i)*x^(n-i);endfunction y=n_df(a,n,x)y=0.0；for i=1:ny=y+a(i)*(n+１-i)*xˆ(n-i)；end5．程序附注（1）程序中调用n_f.m和n_df.m文件。
matlab迭代法求解方程组
matlab迭代法求解方程组Matlab是一种功能强大的数学软件，在科学研究、工程设计、数据分析等领域有着广泛的应用。
其中，利用Matlab的迭代法求解方程组是一项重要的数值计算技术。
本文将通过几个具体的例子来介绍如何使用Matlab的迭代法求解方程组。
我们需要了解什么是迭代法。
迭代法是一种通过逐步逼近的方式求解方程组的数值方法。
它基于一个简单的思想：通过不断地迭代计算，逐渐接近方程组的解。
迭代法的核心是迭代公式，它描述了如何根据已知的初始值进行迭代计算，直至达到一定的精度要求。
我们先来看一个简单的例子。
假设我们要求解方程组：```x + y = 3x - y = 1```我们可以将其转化为矩阵形式：```[1 1] [x] [3][1 -1] [y] = [1]```根据迭代法的思想，我们可以通过以下步骤求解方程组：1. 首先，给定初始值x0和y0；2. 根据迭代公式进行迭代计算，直到满足精度要求为止；3. 输出最终的解x和y。
在Matlab中，我们可以使用循环结构来实现迭代计算。
下面是一个简单的Matlab代码示例：```x0 = 0;y0 = 0;tol = 1e-6; % 精度要求while truex = (3 - y0) / 2;y = (1 + x0) / 2;if abs(x - x0) < tol && abs(y - y0) < tolbreak; % 达到精度要求，退出循环endx0 = x;y0 = y;endfprintf('x = %.6f\ny = %.6f\n', x, y);```在上述代码中，我们使用了一个while循环来进行迭代计算。
每次迭代时，根据迭代公式计算新的x和y，并判断是否达到了精度要求。
如果满足精度要求，则通过break语句退出循环，输出最终的解x和y。
除了上述的迭代法，Matlab还提供了其他一些常用的迭代法求解方程组的函数，如Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法等。
matlab实验十七__牛顿迭代法
实验十七牛顿迭代法【实验目的】1.了解牛顿迭代法的基本概念。
2.了解牛顿迭代法的收敛性和收敛速度。
3.学习、掌握MATLAB软件的有关命令。
【实验内容】用牛顿迭代法求方程3210x x x10-。
++-=的近似根，误差不超过3【实验准备】1.牛顿迭代法原理2.牛顿迭代法的几何解析3.牛顿迭代法的收敛性4.牛顿迭代法的收敛速度5.迭代过程的加速6.迭代的MATLAB命令MATLAB中主要用for,while等控制流命令实现迭代。
【实验重点】1.牛顿迭代法的算法实现2.牛顿迭代法收敛性和收敛速度【实验难点】1.牛顿迭代法收敛性和收敛速度【实验方法与步骤】练习1用牛顿迭代法求方程3210++-=在x=0.5附近的近似x x x根，误差不超过310-。
牛顿迭代法的迭代函数为322()1()()321f x x x xg x x x f x x x ++-=-=-'++ 相应的MATLAB 代码为>>clear;>>x=0.5;>>for i=1:3>>x=x-(x^3+x^2+x-1)/(3*x^2+2*x+1)>>end可算的迭代数列的前3项0.5455，0.5437，0.5437。
经三次迭代，就大大超过了精度要求。
练习2 用牛顿迭代法求方程2(0)x a a =>的近似正实根，由此建立一种求平方根的计算方法。
由计算可知，迭代格式为1()()2a g x x x =+，在实验12的练习4中已经进行了讨论。
【练习与思考】1.用牛顿迭代法求方程ln 1x x =的近似根。
2.为求出方程310x x --=的根，在区间[1,2]内使用迭代函数进行迭代，纪录迭代数据，问迭代是否收敛？对迭代进行加速，对比加速前的数据，比较加速效果。
3.使用在不动点*x 的泰勒公式，证明牛顿迭代法收敛原理。
牛顿迭代法matlab
牛顿迭代法matlab
牛顿迭代法（Newton Iteration）是一种经典的求解方程的数值计算方法。
牛顿迭代的思想是：利用泰勒级数展开，把一个方程表达成无穷多个多项式，假设初始值检验了，利用这无穷多个多项式，求出后面每一步的方程解。
这种方法被称为牛顿迭代，它能够在有限的步骤内求解出一个足够接近的解，比较适合于求解处于非线性的方程组的收敛的情况。
以下给出一个MATLAB程序来描述牛顿迭代的步骤：
其中，X是方程组解的初值，f为等式组右侧函数，J是等式组左侧Jacobian矩阵。
function X = Newton_iter(X,C,F)
% 光滑牛顿迭代
MXtimes=20;
for iter=1:MXtimes
% 计算jacobian矩阵
J=jacobian(C,F,X);
%计算右侧函数
F_val=F(X);
%牛顿迭代公式更新X
X=X-J\F_val;
end
end
其中jacobian函数返回计算出的jacobian矩阵和右侧方程组函数：
上面提到了求Jacobia矩阵时需要用到一个Ua函数，这个函数表达式如下：
function x=Ua(C)
eps=1.0e-6; %步长定义
x=eps*C/norm(C); %求计算步长
end
可以看到，牛顿迭代是利用Taylor展开式来建立接近原始方程解的方程组来解决求解非线性方程组收敛的情况，大致步骤是通过jacobian矩阵求出右侧方程函数值，然后利用函数求得x值，最后逐步收敛至原解。
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牛顿迭代法matlab程序（解线性方程组）
作者：佚名来源：转载发布时间：2009-3-7 16:55:53
减小字体增大字体1．功能
本程序采用牛顿法，求实系数高次代数方程
f(x)=a0x n+a1x n-1+…+a n-1x+a n=０（a n≠０）（1）
的在初始值x0附近的一个根。
2.使用说明
（1）函数语句
Y=NEWTON_1(A,N,X0,NN,EPS1)
调用M文件newton_1.m。
（2）参数说明
A n+1元素的一维实数组，输入参数，按升幂存放方程系数。
N整变量，输入参数，方程阶数。
X0 实变量，输入参数，初始迭代值。
NN整变量，输入参数，允许的最大迭代次数。
EPS1实变量，输入参数，控制根的精度。
3．方法简介
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x0点附近展开成泰勒级数
f(x)=f(x0)+(x－x0)fˊ(x0)+(x－x0)2+…
取其线性部分，作为非线性方程f(x)=0的近似方程，则有
f(x0)+fˊ(x0)(x－x0)=0
设fˊ(x0)≠0则其解为
x1=x0－f(x0)/fˊ(x0)
再把f(x)在x1附近展开成泰勒级数，也取其线性部分作f(x)=0的近似方程。
若f(x1)≠0，则得
x2=x1－f(x1)/fˊ(x1)
这样，得到牛顿法的一个迭代序列
x n+1=x n－f(x n)/fˊ(x n)
4．newton_1.m程序
function y=newton_1(a,n,x0,nn,eps1)
x(1)=x0；
b=1；
i=1；
while(abs(b)>eps1*x(i))
i=i+1；
x(i)=x(i-1)-n_f(a,n,x(i-1))/n_df(a,n,x(i-1))；
b=x(i)-x(i-1)；
if(i>nn)error(ˊnn is fullˊ)；
return；
end
end
y=x(i)；
i
程序中调用的n_f.m和n_df.m文件如下：
function y=n_df(a,n,x)%方程一阶导数的函数
y=0.0;
for i=1:n
y=y+a(i)*(n+1-i)*x^(n-i);
end
function y=n_df(a,n,x)
y=0.0；
for i=1:n
y=y+a(i)*(n+１-i)*xˆ(n-i)；
end
5．程序附注
（1）程序中调用n_f.m和n_df.m文件。
n_f.m是待求根的实数代数方程的函数,n_df.m是方程一阶导数的函数。
由使用者自己编写。
（2）牛顿迭代法的收敛速度：如果f(x)在零点附近存在连续的二阶微商，ξ是f(x)的一个重零点，且初始值x0充分接近于ξ，那么牛顿迭代是收敛的，其收敛速度是二阶的，即平方收敛速度。
6．例题
用牛顿法求下面方程的根
f(x)=x3+2x2+10x-20
y=y+a(i)*(n+1-i)*x^(n-i);
7．运行结果
>>a=[1,2,10,-20] ；
>>n=3；
>>x0=1；
>>nn=1000；
>>eps1=1e-8；
>>y=newton_1(a,n,x0,nn,eps1)
y=
1.368808107821373e+000
i=
6
function fp = newton_interpolation(x,y,p)
% Script for Newton's Interpolation.
% Muhammad Rafiullah Arain
% Mathematics & Basic Sciences Department
% NED University of Engineering & Technology - Karachi
% Pakistan.
% ---------
% x and y are two Row Matrices and p is point of interpolation %
% Example
% >> x=[1,2,4,7,8]
% >> y=[-9,-41,-189,9,523]
% >> newton_interpolation(x, y, 5)
% OR
% >> a = newton_interpolation(x, y, 5)
n = length(x);
a(1) = y(1);
for k = 1 : n - 1
d(k, 1) = (y(k+1) - y(k))/(x(k+1) - x(k));
end
for j = 2 : n - 1
for k = 1 : n - j
d(k, j) = (d(k+1, j - 1) - d(k, j - 1))/(x(k+j) - x(k)); end
end
d
for j = 2 : n
a(j) = d(1, j-1);
end
Df(1) = 1;
c(1) = a(1);
for j = 2 : n
Df(j)=(p - x(j-1)) .* Df(j-1);
c(j) = a(j) .* Df(j);
end
fp=sum(c);。