牛顿法与牛顿下山法(切线法)

本文介绍了牛顿法及其对初始值的敏感性,提供了一个牛顿法的Matlab实现示例,用于求解方程。此外,还探讨了牛顿下山法,通过调整步长参数lamda来改善收敛性。

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牛顿法

原理:


注意:牛顿法对初值比较敏感,若初值给的不合适,系统很有可能会出现不收敛的情况。

主函数:

syms x

h=x^3+x^2-1;

x=newton_eq(h,1,1000)    %1是迭代初值   1000是迭代次数

子函数:

function result=newton_eq(h,x,n)    %n是迭代次数

f=matlabFunction(h);   %把H转化为句柄

f1=matlabFunction(diff(h));     %对h求导转为句柄

X(1)=x;                 %迭代的过程存写在大写的X中

i=2;

while 1;

   X(i)=X(i-1)-f(X(i-1))/f1(X(i-1));

    if abs(f(X(i)))<1e-6

       result=X(i);

       return;  

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