这篇博客探讨了数值计算中的几种求根算法，包括不动点迭代法、牛顿-拉富生算法、割线法和二分法。详细解释了每种方法的原理和实现步骤，并通过实例展示了它们在实际求解方程根时的运用。同时，提到了这些方法的局限性和可能遇到的问题，如收敛性与初始值选择的影响。
求根是数值计算的一个基本问题，一般采用的都是迭代算法求解，主要有不动点迭代法、牛顿-拉富生算法、割线法和二分法。
不动点迭代法
所谓的不动点是指x=f(x)的那些点，而所谓的不懂点迭代法是指将原方程化为x=f(x)形式之后，下一步所用的x值为这一步的f(x)，这样的话就可以一直逼近我们需 要的x，即方程的根，但是这种方法可能不会收敛到方程的根，随着初始值选定的大小，可能会有发散的情况，因此需要谨慎使用。
###不动点迭代法
func1
fixpoint
###求根的函数func
###初始值x0
###允许误差范围tol
###最大循环次数max.iter
x.old
x.new
for(i in 1:max.iter){
x.new
if(abs(x.new - x.old) < tol && i
cat('the iter time is',i,'\n')
return(format(x.new,digits = 9))
}
x.old
}
cat('bad start num')
}
牛顿-拉富生算法
所谓的牛顿-拉富生算法其实就是课本里面说的牛顿迭代法，也不是一个难的程序，主要思想就是x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f`(x(n))，因此这种方法需要有求导表达式，限制了使用范围。
###牛顿迭代法
###示例方程
func1
func2
Newton
###牛顿迭代法//
###输入方程式func1
###输入func1的导函数func2
###初始值x0
###误差范围tol
###最大迭代次数
x
for(i in 1:max.iter){
x
if(abs(x0-x) < tol){
cat('iter num is:',i,'\n')
return(x)
}
x0
}
cat('this is a not good start num or the function is bad!')
}
割线法
使用牛顿法的时候 ，需要先得到函数的导函数，但是很多时候都没有导函数的解析表达式，因此可以考虑一种替代导函数的近似，即割线法，使用了一段直线作为函数某一段的近似，具体的数学表达式推导很简单，在此略过，其主要假设是所求点的y值恰好为0，我是用相似比解出来的。
###割线法
###割线法公式：x(n+1)=[f(xn)x(n-1) - x(n)f(x(n-1))] / [f(xn) - f(x(n-1))]
###示例函数
func1
gexian
###割线法需要两个初始值
for(i in 1:max.iter){
x
if(abs(x-x1) < tol){
cat('iter num is:',i,'\n')
return(x)
}
x0
x1
}
cat('this is a not good start num or the function is bad!')
}
二分法
上述的方法均有可能不收敛，并且对函数会有一些额外的要求，一种比较暴力的方法但是适用范围更广的解决办法就是二分法，其思想是如果f(x)连续，那么就一定会存在f(x1)<0,f(x2)>0的情况，根必然在x1和x2之间，之后只要不断逼近根就好了。
###二分法
func1
half_M
###初始x0,x1必须满足f(x0)f(x1) < 0,x0 < x1
for(i in 1:max.iter){
cat(x0," ",x1,"\n")
if(abs(x0-x1) < tol){
cat('iter num:',i,"\n")
return(x0)
}
temp_x
if((func(temp_x)*func(x0)) < 0){
x1
}
else{
x0
}
}
}
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