牛頓法解非線性方程組_第1頁
牛頓法解非線性方程組_第2頁
牛頓法解非線性方程組_第3頁
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文檔簡介

1、一、求根方法原理 把非線性函數(shù)f(x)=0在x0處展開成泰勒級數(shù)取其線性部分,作為非線性方程的近似方程,則有, 設(shè),則其解為,再把f(x)在x1處展開為泰勒級數(shù),取其線性部分為的近似方程,若,則得,如此繼續(xù)下去,得到牛頓法的迭代公式:,通過迭代,這個式子必然在的時候收斂。整個過程如下圖: 牛頓法收斂很快,而且可求復(fù)根,缺點是對重根收斂較慢,要求函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)存在。二、求解步驟1. 選取一個接近函數(shù)零點的自變量 x 值作為起始點。2. 使用如下的迭代公式更新近似解。3. 如果得出的解滿足誤差要求,終止迭代,所得的值即視為方根根的近似解。三、自定的非線性方程使用牛頓迭代法近似求解如下方程在 -1,

2、 1之間的根: 四、源程序代碼clear, close all clcf = (x) cos(x) -x.3;f_prime = (x) -sin(x) -3*x.2; error = 1; %初始化誤差變量iter = 0; %初始化迭代次數(shù)變量 max_iter = 5000; %定義最大允許迭代次數(shù)tol = 1e-8; %定義循環(huán)終止誤差x0 = 0.5; %初始值while error tol & iter = max_iter x = x0 - f(x0)/f_prime(x0); %更新x的值 error = abs(x-x0)/x0); %計算相對誤差 iter = iter +1; %更新迭代次數(shù) x0 = x; %計算出的x賦值給x0,繼續(xù)迭代,直到達(dá)到誤差條件。end五、上機(jī)運行結(jié)果截圖六、結(jié)論1. 迭代法是求解非線性方程組的一種很好的方法,它可以反復(fù)校驗根的近似值,直到得出符合精度的解。從幾何角度上來解釋可以解釋為兩個函數(shù)的無限逼近2. 我們?yōu)榱思涌斓?/p>

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