牛顿迭代法计算整数除法

数字电路设计之牛顿迭代法计算除法的verilog实现 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method),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。多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最 阅读详情

假定x、y的值分别为M和N,需要计算$ x \div y $的值

x=Nx = Nx=N

y=My = My=M

将除法格式变换为数据相乘

xy=x×1y=N×1M\frac{x}{y} = x\times\frac{1}{y} = N\times\frac{1}{M}yx​=x×y1​=N×M1​

如何得到 1M\frac{1}{M}M1​,如下方程为0时刻的解

f(x)=1x−M(EQ.1)f(x)=\frac{1}{x}-M \quad (EQ.1)f(x)=x1​−M(EQ.1)

可导情况下

f(x1)=f(x0)+f′(x0)(x1−x0)f(x_1) = f(x_0)+f'(x_0)(x_1-x_0)f(x1​)=f(x0​)+f′(x0​)(x1​−x0​)

令f(x1)=0f(x_1)=0f(x1​)=0,则

0=f(x0)+f′(x0)(x1−x0)0 = f(x_0)+f'(x_0)(x_1-x_0)0=f(x0​)+f′(x0​)(x1​−x0​)

得到牛顿迭代公式

x1=x0−f(x0)f′(x0)(EQ.2)x_1 = x_0 - \frac{f(x_0)}{f'(x_0)} \quad (EQ.2)x1​=x0​−f′(x0​)f(x0​)​(EQ.2)

将EQ.1代入EQ.2得到:

x1=x0−1x0−M(1x0−M)′x_1 = x_0 - \frac{\frac{1}{x_0}-M}{(\frac{1}{x_0}-M)'}x1​=x0​−(x0​1​−M)′x0​1​−M​

x1=x0−1x0−M(1x0−M)′x_1 = x_0 - \frac{\frac{1}{x_0}-M}{(\frac{1}{x_0}-M)'}x1​=x0​−(x0​1​−M)′x0​1​−M​

x1=x0−1x0−M−1x02x_1 = x_0 - \frac{\frac{1}{x_0}-M}{-\frac{1}{x_0^2}}x1​=x0​−−x02​1​x0​1​−M​

x1=x0+x0×(1−M×x0)x_1 = x_0 + x_0\times(1-M \times x_0)x1​=x0​+x0​×(1−M×x0​)

x1=x0×(2−M×x0)x_1 = x_0\times(2-M \times x_0)x1​=x0​×(2−M×x0​)

算法1.1 最大公约数(欧几里得)&判定素数&计算平方根(牛顿迭代法) 最近在看Robert Sedgewick和Kevin Wayne的《算法》,顺便学学Java,边看边查资料总结一些有用的东西 欧几里得算法:求最大公约数判定素数牛顿迭代法:计算平方根 1.欧几里得算法:求最大公约数 比较辗转相除法与更相减损术的区别 都是求最大公因数的方法,计算上辗转相除法以除法为主,更相减损术以减法为主,计算次数上辗 阅读详情

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