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这篇博客介绍了如何运用C语言实现二分法来求解方程f(x)=x^3+x^2-1=0在[0,1]上的近似解,精确度达到0.01。文章详细解析了二分法的算法步骤,并给出了具体的代码实现,适合计算机二级考试复习者参考。

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二分法求方程近似解

二分法求方程近似解:求方程f(x) = x^3 + x^2 - 1 = 0在[0,1]上的近似解,精确度为0.01。

算法分析:二分法求方程近似解的基本思想是将方程的有解区间平分为两个小区间,然后判断解在哪个小区间;继续把有解的区间一分为二进行判断,如此周而复始,直到求出满足精确要求的近似解。

二分法求方程近似解的算法步骤:

⑴确定区间[a,b],验证f(a).f(b) < 0,给定精确度e

⑵求区间(a, b)的中点mid

⑶计算f(mid)

若f(mid) = 0,则mid就是函数的零点

若f(a).f(mid) < 0,则令b = mid(此时零点a < x0 < mid)

若f(mid).f(b) < 0,则令a = mid(此时零点mid < x0 < b)

⑷判断是否达到精确度e:即若|a-b| < e,则得到零点近似值a(或b);否则重复⑵-⑷。

代码如下:

double F(double a, double b, double c, double d, double x)//函数表达式

{

return (((a * x + b) * x) * x + d) / c;

}

double Function(double a, double b, double c, double d, double low, double high, double e)

{

double mid = (low + high) / 2;

if (F(a, b, c, d, mid) == 0)

return mid;

while ((high-low) >= e)

{

mid = (low + high) / 2;

if (F(a, b, c, d, mid) == 0)

return mid;

if (F(a, b, c, d, low)*F(a, b, c, d, mid) < 0)

high = mid;

else

low = mid;

}

return low;

}

小编在此祝愿大家都能够考过呦!

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本文网址:http://www.k51.com.cn/info/jsjdjks/1808/0142549.html

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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