用牛顿迭代公式求近似根

本文介绍了一种使用牛顿迭代法求解特定形式多项式方程的实根方法。通过C语言实现,该算法可以找到形如a*x^n + b*x^m + c*x + d = 0的方程在x接近1时的实根。算法首先设定初值x=1,然后利用牛顿迭代公式逐步逼近方程的实根。

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牛顿迭代公式

  • x=x0-f(x0)/f’(x0)

x0是上一次求出的近似根
f’(x0)是f(x0)的导数

  • 求导公式(a,b为系数,n为次方)
  • f(x)=axn+bx+c
  • f’(x)=(a×n)x(n-1)+(b×1)x(1-1)+0
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main(){
	double solut(double a,int an,double b,int bn,double c,double d);
	double a,b,c,d;
	int an,bn;
	printf("求a*x*an+b*x*bn+c*x+d=0,求x在1附件的实根:\n");
	printf("a=");
	scanf("%lf",&a);
	printf("an=");
	scanf("%d",&an);
	printf("b=");
	scanf("%lf",&b);
	printf("bn=");
	scanf("%d",&bn);
	printf("c=");
	scanf("%lf",&c);
	printf("d=");
	scanf("%lf",&d);
	//scanf("%lf %d %lf %d %lf %lf",&a,&an,&b,&bn,&c,&d);
	printf("方程式:%lfx%d+%lfx%d+%lfx+%lf得到x在1附件的实根为%10.7lf\n",a,an,b,bn,c,d,solut(a,an,b,bn,c,d));
	return 0;
}

double solut(double a,int an,double b,int bn,double c,double d){
	double x=1,x0,f,f1;
	do{
		x0=x;
		f=a*pow(x0,an)+b*pow(x0,bn)+c*x0+d;
		f1=(an*a)*pow(x0,an-1)+(bn*b)*pow(x0,bn-1)+c;
		x=x0-f/f1;
	}while(fabs(x-x0)>1e-3);
	return x;
}
<think>好的,我需要帮助用户找到用Matlab实现牛顿迭代解方程的示例代码。用户之前可能已经问过相关问题,现在需要具体的实现方法和代码。 首先,我应该回忆牛顿迭代法的基本原理。牛顿迭代法是一种通过迭代逼近方程的方法,公式是$x_{n+1} = x_n - f(x_n)/f'(x_n)$。用户需要Matlab代码,所以得写出这个过程的实现。 接下来,考虑用户提供的引用内容。引用中的代码片段展示了牛顿迭代法的核心循环,但变量初始化部分可能需要调整。例如,x和x0的初始设置,循环条件等。需要注意Matlab的语法是否正确,比如使用abs函数计算绝对值,循环条件使用&&还是&,但Matlab中通常用&&,不过如果是向量可能需要元素比较,但这里应该是标量,所以没问题。 然后,我需要构造一个完整的Matlab函数示例。可能需要包含函数定义、初始值、误差限制和最大迭代次数。同时,用户可能需要同时提供函数f和它的导数df,或者用数值方法近似导数。不过牛顿法通常需要解析导数,所以最好让用户自己提供f和df。 另外,用户可能需要一个具体的例子来说明如何使用这个函数。比如选择方程$f(x) = x^2 - 2$,其导数是$2x$,是√2。这样示例会更清晰。 还要考虑代码的健壮性,比如处理迭代次数超过最大值的情况,避免无限循环。在代码中加入提示信息,如“达到最大迭代次数未收敛”等。 然后,据用户的要,生成相关问题。可能需要关于收敛性、初始值选择、如何处理导数未知的情况、与其他方法的比较等。 最后,确保所有数学表达式用$...$格式,独立公式用$$...$$,并且正确使用LaTeX语法。同时用中文回答,结构清晰,分步骤解释代码。</think>### Matlab牛顿迭代法实现步骤 1. **定义目标函数及其导数** ```matlab function y = f(x) y = x^2 - 2; % 示例函数:解√2 end function dy = df(x) dy = 2*x; % 导函数 end ``` 2. **牛顿迭代法核心实现** ```matlab function [root, iter] = newton_method(x0, tol, max_iter) iter = 0; while iter < max_iter fx = f(x0); dfx = df(x0); if abs(dfx) < eps % 防止除零错误 error('导数为零,迭代失败'); end x1 = x0 - fx/dfx; % 牛顿迭代公式 $$ x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} $$ if abs(x1 - x0) < tol root = x1; return; end x0 = x1; iter = iter + 1; end warning('达到最大迭代次数未收敛'); root = x0; end ``` 3. **调用示例** ```matlab % 参数设置 initial_guess = 1.0; % 初始猜测值 tolerance = 1e-6; % 误差容限 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 % 执行计算 [root, iterations] = newton_method(initial_guess, tolerance, max_iterations); fprintf(': %.6f\n迭代次数: %d\n', root, iterations); ``` ### 关键点解析 - **导数处理**:需要单独定义导函数,复杂函数建议使用符号微分或自动微分 - **收敛条件**:采用双精度浮点数最小间隔`eps`作为安全阈值[^1] - **误差控制**:同时监测函数值$f(x_n)$和迭代步长$\Delta x$的变化 ### 执行结果示例 ``` : 1.414214 迭代次数: 5 ```
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