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文档简介

牛顿迭代求方程 ，在 x0 = 1.5附近的近似实根。准确到小数点后4位数字为了方便计算函数值和函数的导数值，编制函数float function(float x)用于计算函数值，编制float derivative(float x)计算函数的一阶导数值。#include stdio.h#include math.hfloat function(float x)float f;f= x*(2*x-4)*x+3)-6;return f;float derivative(float x)float f;f= (6*x-8)*x+3;return f;void main()float x,x0,fx,f;x=1.5;dox0=x;fx=function(x0);f=derivative(x);x=x0-fx/f;while(fabs(x-x0)=1e-6);printf(The root is %f,x0);求方程 ，在 x0 = 2附近的近似实根。准确到小数点后4位数字计算步骤如下：（1）选x0=2,按照迭代公式计算x1；（2）若|x1-x0|0.00001 x0=x1; fun,dfun=fun0(x0); x1=x0-fun/dfun; i=i+1;enddisp(the solution is x1=)x1disp(the iter time is )i1 牛顿迭代法下面给出了Newton迭代法的计算程序function x=newton(fname,dfname,x0,e)%用途：Newton迭代法解非线性方程f(x)=0%格式：x=nanewton( fname,dfname,x0,e) x返回数值解，%fname和dfname分别表示f(x)及其导函数%f(x),x0为迭代初值，e精度要求（默认为1e-4)if narginex0=x;x=x0-feval(fname,x0)/feval(dfname,x0);end2 牛顿迭代法的实现及应用2.1 Newton迭代法具体例子的实现用Newton迭代法解方程 在1.5附近的根解：当时，即恒正，所以根在0,2.我们先用图解法找初值，在用Newton法程序newton.m求解fun= inline(x3+x2-3*x-3);fplot(fun,0,2);grid on;图 2.1 的函数图像 由图可知方程有唯一正根在1.6,1.8之间，我们取初值1.5代入Newton程序中dfun=inline(3*x2+2*x-3);format long;newton(fun,dfun,1.5,1e-4);format short;ans = 1.73205080756888而用Matlab本身的函数fzero求出来的结果为：format long;fzero(inline(x3+x2-
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