12、非线性方程的根求解方法

非线性方程的根求解方法

在数学领域中,求解非线性方程的根是一个重要的问题。本文将介绍几种常用的求解非线性方程实根的方法,包括图形法、二分法、牛顿迭代法和割线法,并通过具体的例子和代码来展示这些方法的应用。

1. 引言

当处理函数 $f(x)$ 的零点或根时,我们实际上是在求解标量方程 $f(x) = 0$。在 MATLAB 中,可以使用 roots 命令来求解多项式的根,但如果需要更高的精度,本文讨论的方法将更为有用。

2. 图形法

图形法是一种直观的求解方程根的方法。通过绘制函数的图形,可以大致确定根的位置。

2.1 示例方程

考虑方程 $f(x) = x\sin(\frac{1}{x^3}) - 0.9e^{-x} = 0$。当 $x$ 从正方向趋近于 0 时,$\sin(\frac{1}{x^3})$ 项会以指数级的频率振荡,并且在 $x = 0$ 时变得奇异。通过绘制 $x\sin(\frac{1}{x^3})$ 和 $0.9e^{-x}$ 的图形,或者绘制它们的组合函数的图形,可以发现该方程只有一个正根,且大约在 $x = 0.75$ 附近。通过观察图形,更精确的估计值约为 0.73。

graph LR
    A[开始] --> B[绘制函数图形]
    B --> C[观察图形确定根的大致位置]
    C --> D[使用工具放大图形获取更精确值]
    D --> E[结束]
2.2 练习 A

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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