网友的回答：
牛顿迭代法（newton's method）又称为牛顿-拉夫逊方法（newton-raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和複数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函式f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) =0的根。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) =0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机程式设计中。
设r是f(x) =0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y = f(x)的切线l，l的方程为y = f(x0)+f'(x0)(x-x0)，求出l与x轴交点的横座标 x1 = x0-f(x0)/f'(x0)，称x1为r的一次近似值。过点（x1,f(x1)）做曲线y = f(x)的切线，并昌高肢求该切线与x轴交点的横座标 x2 = x1-f(x1)/f'(x1)，称x2为r的二次近似值。重複以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为念颤牛顿迭代公式。
解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近成泰勒耐世级数 f(x) =f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +取其线性部分，作为非线性方程f(x) =0的近似方程，即泰勒的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=f(x)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的乙个迭代序列：
x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。
网友的回答：
解非旅穗线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近成泰勒级数 f(x) =f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +取其线性部分，作为非线性方程f(x) =0的近似方程，即泰勒的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=f(x)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的乙个迭代序列：
x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。
以上解决的是单派辩根的情况，对于f(x)=0具有多重根的问题应採用下式x(n+1)=x(n)－f(x(n))*f'(x(n))/f'拆羡卜(x(n))）2-f(x(n))*f''(x(n))]而求复根则在初值后面+i
网友的回答：
重根，是。x(n+1)=x(n)－f(x(n))*f'迟吵(x(n))/f'(x(n))）2-f(x(n))*f''(x(n))]
牛顿激旦仔迭代好像不能求复根，明汪因为利用的是与座标轴的交点，在複平面上就不会有交点了。
暗影蓝蝶的回答：
你是高中生吧？那要等到大学中学了《数值分析》这一课才能……
用牛顿迭代法求方程在1.5附近的根
黑色的回答：
关于用牛顿迭代法求方程在附近的根的方法如下：
求方程的根，可以转换为求函式f(x)=2x3-4x2+3x-6的根，根据牛顿切线迭代法，我们可以设x0=，设切线方程为：y=kx+b
k=f(x)求导=f(x)，切线方程过点（x0,f(x0)）得：f(x0)=kx0+b,可知b=f(x0)-kx0；
求切线方程与x轴的焦点x1的值：0=kx1+b,得x1=-(b/k),将b和k带入得：x1=-(f(x0)-kx0)/ f(x)=-f(x0)- f（x）*x0)/ f(x)=x0-f(x0)/f(x0)
程式迴圈部分：将x1的值存入x0,根据x1的公式求出下乙个x1的值。迴圈结束条件：x1-x0的绝对值小于10-5，当迴圈结束时，输出迟纯判方程的根x1。
牛顿迭代法（newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（newton-raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和複数域上近似求解方程的方法。
多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至码改不可解，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函式 的泰勒级数的前面几项来寻找方程的根。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程的单根附裤谨近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根，此时线性收敛，但是可通过一些方法变成超线性收敛。另外该方法广泛用于计算机程式设计中。
用牛顿迭代法求平方根
科创的回答：
欲求 a 的平方根， 首先要随便猜测乙个值， 在这里我们其值 x₁ =a / 2 作为其平方根， 然后根据下面的迭代公式算出x₂， 再将 x₂ 带入公式左边计算出 x₃ …直到连续两次算出的 xn
和 xn-1
的差的绝对值小于某个值 ε，即认为找到了足够精确的平方根，其 ε 的值取得越小， 计算出的平方根就乐精确。
牛顿迭代法是什么？求方程根
网友的回答：
这是数值计算里的玩意 要公式？还是要matlab程式？
谁可以告诉我牛顿的迭代法是如何解方程的？希望可以举例说明，谢谢啦！
网友的回答：
1.物理解释：取定初值x0，找到函式对应的点，然后通过该点作函式切线，交x轴，得到新的横座标值，然后找函式对应的点，做切线，得到新的横座标值，重複上述步骤，多次迭代，直到收敛到需要的精度，牛顿迭代法又称切线法，收敛速度很快，且收敛条件较弱。
2.数学：函式一点🕐️处泰勒，取前两项作为函式近似，求解出x(k+1),得到迭代方程，然后多次迭代，直到收敛到所需要的精度。
不懂可追问，其实很简单。
如何通俗易懂地讲解牛顿迭代法求开方
爵爷的回答：
五次及以上多项式方程没有根式解（就是没有像二次方程那样的万能公式），这个是被伽罗瓦用群论做出的最着名的结论。但是，没有王屠夫难道非得吃带毛猪？工作生活中还是有诸多求解高次方程的真实需求（比如行星的轨道计算，往往就是涉及到很複杂的高次方程），这日子可怎迟前么过下去啊？
要讲牛顿迭代法之前我们先说乙个关键问题：切线是曲线的线性逼近。因为切线是一条直线（也就是线性的），所以我们可以说，a点的切线是f(x)的线性逼近。
离a点距离越近，这种逼近的效果也就越好，也就是说，切线与曲线之间的误差越小。所以我们可以说在a点附近，「切线\approx f(x) 」牛顿迭代法又称为牛顿-拉弗森方法，实际上是由牛顿、拉弗森（又是乙个被牛顿大名掩盖的家伙）各自独立提出来的。牛码肢清顿-拉弗森方法提出来的思路就是利用切线是曲线的线性逼近这个思想。
牛顿、拉弗森们想啊，切线多简单啊，研究起来多容易啊，既然切线可以近似于曲线，我直接研究切线的根不就成了。随便找乙个曲线上的a点（为什么随便找，根据切线是切点附近的曲线的近似，应该在根点附近找，但是很显然我们现在还不知道根点在**），做乙个切线，切线的根（就是和x轴的交点）与饥迹曲线的根，还有一定的距离。牛顿、拉弗森们想，没关係，我们从这个切线的根出发，做一根垂线，和曲线相交于b点，比如求平方根：
x^2=78 ，可以转为求 x^2-78=0 这个方程的根，就可以用牛顿-拉弗森方法求。求平方根用牛顿-拉弗森方法是安全的，没有我之前说的那么多坑。不过我看了有一些工程师写的**，就有点滥用牛顿-拉弗森方法了，没有从数学角度进行更多的考虑。
数学的魅力就在于，哪怕18世纪就证明了五次及以上多项式方程没有根式解，随着时间的发展，这个证明并不会被推翻，不像技术一样会日新月异。所以牛顿-拉弗森方法仍然在计算机学科中被广泛使用。
牛顿迭代法求方程的根 n 0 double x 1.2 初值 double 牛顿迭代法解方程组的解 x0为迭代的初值,n为迭代次数,jingdu为精度 牛顿迭代法求解非线性方程组 matlab 200 g inline 9 y 2 24 y 13 gy inline 18 y 24 a 2 e1 0...
x1 x0 是绝对误差，除以x0后为相对误差。用相对误差的话，程式的通用性更好，比如有些题，可能根本身就是很小的数，如0.0001，这时如果你算出0.0002，从绝对误差角度看挺接近了，但如果看相对误差，这个结果并不好。希望可以帮到你，不明白可以追问，如果解决了问题，请点下面的 选为满意回答 按钮，...
这里提供一个利用网格矩阵解二维不定方程整数解的方法 已知6整数解。matlab程式如下 x 5 29 y 14 35 x,y meshgrid x,y z 2 x 5 y k find z 126 x k y k 输出为 ans 8 13 18 23 28 ans 22 20 18 16 14 即方...
