***牛顿迭代法2

二分法、牛顿迭代法、割线法、史蒂芬森迭代法解方程MATLAB实现 目录 1.理论铺垫 1.1 二分法 1.2 牛顿迭代法 1.3 牛顿割线法 1.4 史蒂芬森迭代法 1.5 确定有根区间 2.MATLAB代码 2.1 主函数 2.2 二分法函数 2.3 牛顿迭代法函数 2.4 牛顿割线法函数 2.5 史蒂芬森迭代法函数 2.6 所求方程原函数及一阶导形式 3.运行结果(Matlab R2017b) 案例:给定方程 ,用二分法、 牛顿... 阅读详情

【问题描述】输入一个[0.5,2.0]之间的浮点数,用牛顿迭代法求方程2x3-4x2+3x-6=0在该数附近的根,精确到两个估算值之差小于0.0000001时停止计算.

【输入说明】假如输入1.5,则是求方程在x=1.5附近的根

【输出说明】请在一行输出计算次数及x的值,例如:

                   1 2.33333

                   2 2.06100

                   ……

a = float(input())
x0=x1 = a
cs = 0
while abs(x1-x0)>1e-7 or cs==0:
    x0=x1
    f=((2*x0-4)*x0+3)*x0-6
    f1=(6*x0-8)*x0+3
    x1=x0-f/f1
    cs+=1
    print(cs, x1)

学习模式上的记录之数值计算篇-显式和隐式 学习模式上的记录之数值计算篇-显式和隐式 之前理解的是,未知数(所要求解的变量)分布在等式的两边就是隐式,在一边就是显式,但是跟X哥讨论的时候,X哥说‘表达成时间项,应该算是显式了’,想再求证一下,就把显式和隐式表达总结在这里。 查到这个博文有这么讲的: “*所谓显式和隐式,是指求解方法的不同,即数学上的出发点不一样。并不是说显式只能求动力学问题,隐式只能求静力学问题,只是求解策略不通。 显式求解是对时间进行差分,不存在迭代和收敛问题,最小时间步取决于最小单元的尺寸。过多和过小的时间步往往导致求解时间非常漫 阅读详情

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