大学课程中有一门数值分析的课程，里面有牛顿迭代法的介绍。 这里说下牛顿迭代法的一种应用，就是求一个数的开方。...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。...这样可以使用牛顿迭代法进行求解 原理如下： ?
牛顿法，大致的思想是用泰勒公式的前几项来代替原来的函数，然后对函数进行求解和优化。牛顿法和应用于最优化的牛顿法稍微有些差别。...牛顿法 牛顿法用来迭代的求解一个方程的解，原理如下： 对于一个函数f(x),它的泰勒级数展开式是这样的 \[f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x-x_0) + \frac{1}{2}...所以，牛顿法的迭代公式是\(x_{n+1} = x_n – \frac{f(x_n)}{ f'(x_n)}\) 牛顿法求解n的平方根 求解n的平方根，其实是求方程\(x^2 -n = 0\)的解 利用上面的公式可以得到...应用于最优化的牛顿法是以迭代的方式来求解一个函数的最优解，常用的优化方法还有梯度下降法。...和梯度下降法相比，在使用牛顿迭代法进行优化的时候，需要求Hessien矩阵的逆矩阵，这个开销是很大的。
牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。但是，这一方法在牛顿生前并未公开发表。...牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根。简单地说，牛顿法就是不断求取切线的过程。 对于形如f(x)=0的方程，首先任意估算一个解x0，再把该估计值代入原方程中。...但是，有可能会遇到牛顿迭代法无法收敛的情况。比如函数有多个零点，或者函数不连续的时候。 牛顿法举例 下面介绍使用牛顿迭代法求方根的例子。...牛顿迭代法是已知的实现求方根最快的方法之一,只需要迭代几次后就能得到相当精确的结果。 首先设x的m次方根为a。 下面程序使用牛顿法求解平方根。...while(abs(result - lastValue) > EPS); 10 return (double)result; 11 } 更快的方法 文献2提到了比上述程序更快的求解平方根的非典型牛顿迭代法
迭代算法，通常需要考虑如下问题： - 确定迭代变量 - 确定迭代关系式 - 确定迭代终止条件 牛顿迭代法 牛顿迭代法简介 牛顿迭代法，求解如下问题的根xx f(x)=0 f(x) = 0...牛顿迭代法需要满足的条件是： f′(x)f'(x)是连续的，并且待求的零点xx是孤立的。 那么，在零点xx周围存在一个区域，只要初始值x0x_0位于这个邻域内，那么牛顿法必然收敛。...并且，如果f′(x)f'(x)不为0，那么牛顿法将具有平方收敛的特性，也就是，每迭代一次，其结果的有效倍数将增加一倍。 简单推导 ?...f(x)=x2−nf(x) = x^2 -n，上式同样可以化成 xn+1=12(xn+nxn) x_{n+1} = \frac{1}{2} (x_n + \frac{n}{x_n}) 本质上，牛顿迭代法就是利用了泰勒公式的前两项和...延伸与应用 同样的，牛顿迭代法同样可以求n次方根，对于f(x)=xm−nf(x)=x^m - n 有 xn+1=xn−xnm(1−axn−m) x_{n+1}=x_n-\frac{x_n}{
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读10分钟本文利用可视化方法，为你直观地解析牛顿迭代法。...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复数域上近似求解方程的方法。...与梯度下降法的对比 梯度下降法和牛顿法都是迭代求解，不过梯度下降法是梯度求解，而牛顿法/拟牛顿法是用二阶的Hessian矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。...从本质上去看，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。...可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点，能更快地走到最底部。（牛顿法目光更加长远，所以少走弯路；相对而言，梯度下降法只考虑了局部的最优，没有全局思想）。 那为什么不用牛顿法替代梯度下降呢？
Java中的浮点型默认是double类型，像0.01之类的都是double类型的，因此想要用float类型可以在小数后面加上f或F。
C语言实现牛顿迭代法解方程 利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 一、确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中，我们可以确定至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，...接下来，我介绍一种迭代算法的典型案例----牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法，又称牛顿迭代法，也称牛顿切线法：先任意设定一个与真实的根接近的值x0作为第一次近似根，由x0求出f...例子:用牛顿迭代法求下列方程在值等于2.0附近的根：2x3-4x2+3x-6=0。
对方程 [68e2e51cef848d1909d348e71d828c8400e.jpg] 不动点迭代法undefined原方程可转换为 [7a84526e766abd12c36903ff023681b5eca.jpg...] 由不动点迭代法得 [688355d352ab40cc232b5a3e3a04ce88ad4.jpg] 牛顿迭代法undefined给定一个初始x0，做一条垂线与函数f(x)相交，得到的交点为...readline()) t=n x = -1 newton_x=-1 x1 = h(x) newton_y=newton_x-f(newton_x)/g(newton_x) println("不动点迭代法...牛顿迭代\n") println("step$(0): $(x) step$(0):$(newton_y)") while ((abs
什么是牛顿迭代法？ 今天在刷 LeetCode 的 sqrt(x) 这道题的时候，看到别人的解法中有使用牛顿迭代法。之前也看到这个方法很多次，但都没有去了解。...今天正好就这个问题来稍微整理一下： 什么是牛顿法？ 为什么可以用它来求解开方问题？...牛顿法是一种用于找到实数函数的根的近似值的方法，是求根算法中的一个代表。下面以一个例子来具体说明用牛顿法求根的过程。...之后再循环这个过程，直到达到足够准确的值，这就是牛顿法求根的过程。过程中迭代的公式可以写成： ? 为什么可以用它来求解开方问题？ 根据上面的基本介绍，牛顿法是用于求解一个实数函数的根的近似值的方法。...else: return mid return low - 1 """ # 采用牛顿迭代法
牛顿迭代法。从一个值開始。用无限逼近的方式得出结果。
编程要点： ① 理解牛顿迭代法； ②掌握使用牛顿迭代法计算任意正实数近似平方根的算法。...牛顿迭代法 先前掌握的解一元二次方程的公式用到了开方，即平方根计算，因此在计算平方根时，不能使用解一元二次方程的公式。...解方程公式虽然不能使用，但我们可以使用牛顿迭代法来找到方程的近似根，牛顿迭代法的主要思想是逼近和迭代。 牛顿迭代法也称牛顿-拉弗森方法，该方法主要是通过逼近和迭代寻找无解方程的近似根。...下面通过绘图来理解牛顿迭代法，绘制图形可以使用Python语言，也可以使用matlab语言。...不过求解实数平方根问题，使用牛顿迭代法是安全的。
今天要准备写的就是非常经典的牛顿迭代法求平方根，事实上现在的绝大部分编程语言中，标准库中都已经为我们准备好了计算平方根的函数，但是本着学习的精神，今天我们也要写出一个求平方根的函数。.../** * 牛顿迭代法求平方根 * @param number 求值的数 * @param accuracy 精度 * @return Double */ public...，而接下来为了体现牛顿迭代法的优势，我们再写一个二分法计算平方根的算法，来对比： public static double DichotomySqrt(double number, double...那么接下来我们来测试二分法和牛顿迭代法求值的效率。...= 1.41796875 Dichotomy try count = 10 guess = 1.416015625 Dichotomy final result = 1.416015625 可以看到牛顿迭代法计算了
= mid - 1 elif mid ** 2 < x : low = mid + 1 return high 还有一种方法是牛顿法...牛顿迭代法是用切线来估计曲线，我们可以在某个点上做切线得到切线方程y=f’(x0)(x-x0)+f(x0)，然后找出切线与横轴的交点，就是下一个迭代点。...迭代点和零点具体一个的关系： x_{n+1} = x_n – f(x_n) / f’(x_n) 牛顿法的公式具体推导： X_{k+1}=X_k-\frac{Y_k}{{f}'(X_k)} = X_k-...x0 = x1 x1 = x1 / 2 + x / (x1 * 2) return int(x1) 有的时候，需要对平方根的误差进行估算，需要是小数点后6位，牛顿法瞬间解决
这里主要以简单的牛顿迭代法介绍非线性方程的求解，维基百科对“牛顿迭代法”的解释： Newton's method From Wikipedia, the free encyclopedia Jump...牛顿法就是一种迭代求解非线性方程的方法。 好了，我们自己动手实现牛顿迭代法吧。我们求解方程2*x=exp(-x)的解吧。...这个函数的定义在js中是： 1. var Fun=function(x){ //函数 2....return (2*x - Math.exp(-x)); 3. } 我们知道牛顿迭代法有一个缺点，求根必须已知其导数，这就限制了牛顿迭代法的应用范围。...实际上，本文所讲的牛顿迭代法在实际科研中应用不多，因为很多时候并不能求解得到有效根。
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。...拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数，我们可以用 ? 的 ?...拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。...1.拟牛顿条件 根据前面的迭代式子： ? 取 ? ， 我们可以得到： ? 记 ? , ? ，那么可以得到： ? 或 ? 上述两个式子就是拟牛顿条件。...2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂....拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程....牛顿法 对于无约束优化 minx∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnminf(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点....拟牛顿法将GkG_kGk作为Hk−1H_k^{-1}Hk−1的近似，要求矩阵GkG_kGk满足同样的条件，每次迭代矩阵GkG_kGk都是正定的，且GkG_kGk要满足拟牛顿条件： Gk1yk...=δkG_{k_1}y_k = \delta_kGk1yk=δk 按照拟牛顿条件选择GkG_kGk作为Hk−1H_k^{-1}Hk−1的近似或选择BkB_kBk作为HkH_kHk的近似的算法称为拟牛顿法
2.牛顿迭代法 但是在实际中，我们往往是不知道位移v的，而是知道F，那么给定一个F，怎么求v呢？这时候牛顿迭代法就要上场了。...牛顿迭代法的思想是将非线性方程线性化，以线性方程的解逼近非线性方程的解，具体操作如下： 牛顿迭代法图形解释 对于非线性方程f(x)= 的迭代解法有如下格式 3.非线性有限元迭代法 虽然上文只是简单的一维问题...该迭代法每次迭代都需要对新的 求逆，计算量较大，于是有了如下改进的的常系数矩阵方法 (2)牛顿-辛普森迭代法 Nwton-Paphson method 运用泰勒展开： （切线刚度阵）...同理，也可以得到修正的Newton-Paphson 方法 牛顿迭代法一般具有较好的收敛性，但是对于一些从小被分在二班的非线性同学，他也有很大的局限性 比如对于这个问题，牛顿只好呵呵了 对于下面问题...而当k=100时，曲线有下降段，此时牛顿迭代法就没法得到这个区域的位移响应了。
牛顿法复习go语言基础的时候，看到一个算法题，求特定值的平方根（不使用特定库函数的前提下），常见的方法要么是二分法要么是牛顿法。二分法比较好理解，这里就不多进行解释了，这篇文章主要是总结一下牛顿法。...牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method）我们想要获取平方根，那么我们就需要求得方程的零值。...牛顿迭代法就提出利用曲线的切线通过多次迭代来逼近精确值。...重复以上过程，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，上式称为牛顿迭代公式。很乱但没办法，数学公式就是这样难阅读。不过整体逻辑不难理解。...maxIter := 100 root := newton(x0, tol, maxIter) fmt.Printf("方程的根为: %f\n", root) } 优缺点需要注意的一点是这个牛顿法是有很明显的优缺点的
那就得秀一波操作了，即牛顿迭代法。 04 牛顿迭代法 那啥是牛顿迭代法呢，接下来就跟着小K的思路一起来研究一下。 有一个函数y=f(x)，图像如下。...如此，我们就得到了一种求解方程的迭代法，这就是牛顿迭代法。 那通过牛顿迭代法如何求解根号2呢？...再用上面的牛顿迭代法，就可以得到目标数“根号n”了。牛顿迭代法也有它的局限性，可能一些函数无法收敛。...而牛顿迭代法收敛速度更快，但函数和初始点的选择都会有影响。两种解法都是不错的思路，领悟了思想，可以用在更多的场景上。 本文原创作者：小K，一个思维独特的写手。
一、非线性方程式求根 非线性方程举例： 非线性方程式求根是一个重要的数值计算问题，常用的方法包括二分法、迭代法和牛顿迭代法。...理论简介 牛顿迭代法是一种快速收敛的求根方法，适用于光滑函数的根。它利用函数的局部线性近似来逼近根的位置。具体步骤如下： 首先，选择一个初始的近似值x0。...然后，根据牛顿迭代公式x[i+1] = x[i] - f(x[i]) / f'(x[i])，计算下一个近似值x[i+1]。 重复上述步骤，直到满足预设的精度要求，即近似值与根的差值足够小。...x -= delta_x if abs(delta_x) < tolerance: return x return None # 调用牛顿迭代法求解方程的根...root is not None: print("方程的一个根为:", root) print(int(f(root))) else: print("未找到方程的根") 注意，牛顿法要求
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