数值优化——牛顿迭代法求解函数零点

牛顿迭代法解析
本文介绍了牛顿迭代法的基本原理及应用,通过实例演示了如何使用C++编程语言求解特定方程的根,并扩展讨论了该方法在寻找函数极值点的应用。

一. 问题导入

已知lnx+x^2 =0 在(0,1)范围内有解,用数值方法求解, 精度0.0001

二. 算法原理

首先,f(x) 的值近似于其泰勒展开式:
在这里插入图片描述
如果只考虑前两项,我们就能得到一个近似等式:
f ( x ) = f ( x 0 ) + f ′ ( x 0 ) ( x − x 0 ) f(x) = f(x_{0}) + f^{'}(x_{0})(x - x_{0}) f(x)=f(x0)+f(x0)(xx0)
代入f(x) = 0,则有:
f ( x 0 ) + f ′ ( x 0 ) ( x − x 0 ) = 0 f(x_{0}) + f^{'}(x_{0})(x - x_{0}) = 0 f(x0)+f(x0)(xx0

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