牛顿法迭代

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

这项工作仍在进行中，遇到了容差设置上的问题，但迭代次数设置看起来是有效的。

matlab在解决非线性方程（使用简单迭代法、牛顿法和弦割法）方面有着广泛的应用。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

详细介绍了在数值分析中利用牛顿迭代法求解非线性方程的精确解方法。

表6.5 拟牛顿法迭代序列 为了更清晰的迭代序列随时间变化情况，实验中还给出了迭代序列的收敛图象，方程的有3个根，所以是三条曲线，如图6.5。

【新手探索】使用Matlab编写的程序，演示了如何利用牛顿迭代法精确求解方程的根。

工程优化-陈开周的第四章，拟牛顿法迭代式的证明，起来还是蛮有意思的，挺有深度的内容。如果你对数值优化方法感兴趣，这篇文章的思路会让你眼前一亮。你可以理解如何利用拟牛顿法的迭代式来优化工程中的实际问题。如果你觉得这一部分内容比较难懂，不妨看一下相关文章，像是《拟牛顿法迭代序列与 MySQL 性能调优架构设计》，这篇讲得还不错。或者如果你对算法比较感兴趣，可以参考《DFP 拟牛顿法 求解器》。嗯，利用这些方法，不仅能够提升算法的精度，还能在工程实践中达到不错的效果。，如果你想深入了解拟牛顿法的迭代式证明，这篇内容一定能让你收获不少。试试看，别忘了结合相关文献一起学习哦！

方程求根的时候，二分法的稳定性挺靠谱的，但速度嘛，确实慢点。而牛顿法就不一样了，收敛速度是真的快，尤其是在初值合适的时候，一两步就搞定。你要是在区间 [2, 3] 里求根，二分法每次都是一刀切，缩小范围慢慢来；牛顿法靠的是导数，迭代速度飞快——但前提是导数得写对。 我之前在用MATLAB搞这个题的时候，特意对比了一下两个方法的表现。结果就是：二分法迭代次数多，但稳；牛顿法次数少，但容易偏，如果初值不合适或者导数接近 0，那就麻烦了。 想系统了解的话，推荐几个资源给你： 二分法应用 IST 计算数学二分法 Matlab 开发，二分法的基本功。 Newton 迭代法重根与收敛性优化，专讲

这篇文章讨论了如何使用Matlab实现牛顿法，重点在于高准确性和代码易理解性，可快速执行。