python中牛顿迭代法公式
牛顿迭代法是一种用于求解非线性方程的迭代算法，它通过使用方程曲线在目今点处的切线来结构根的近似值，逐步迫近真根 。python 中的公式如下：给定待求方程 f(x) = 0 。初始推测一个近似根 x0 。迭代盘算：x_n+1 = x_n – f(x_n) / f'(x_n)重复办法 3，直到 |x_n+1 – x_n|
牛顿迭代法在 Python 中的公式
牛顿迭代法，又称切线法，是一种用于求解非线性方程的迭代算法 。它使用方程曲线在目今点处的切线来结构根的近似值，逐步迫近方程的真根 。
办法：
- 给定待求方程 f(x) = 0 。
- 初始推测一个近似根 x0 。
- 迭代盘算：x_n+1 = x_n – f(x_n) / f'(x_n)
- 重复办法 3，直到 |x_n+1 – x_n|
Python 公式：
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def newton_method(f, f_prime, x0, tolerance=1e-6, max_iterations=100): """ 牛顿迭代法求解非线性方程 参数： f: 待求解的方程 f_prime: f 的导数 x0: 初始推测 tolerance: 迭代终止条件，当新旧根差小于 tolerance 时阻止迭代 max_iterations: 最大迭代次数 返回值： 根的近似值 """ x = x0 for i in range(max_iterations): x_new = x - f(x) / f_prime(x) if abs(x_new - x)登录后复制
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