python迭代法求解方程

Python中可以使用迭代法来求解方程。迭代法是一种数值求解的方法，通过不断迭代逼近方程的解。下面是一个例子，使用迭代法求解方程x^3-2x-5=0在x=2附近的根：

def f(x):
    return x**3 - 2*x - 5

def df(x):
    return 3*x**2 - 2

def solve(x0, eps):
    x1 = x0 - f(x0)/df(x0)
    while abs(x1-x0) > eps:
        x0 = x1
        x1 = x0 - f(x0)/df(x0)
    return x1

root = solve(2, 1e-6)
print(root)

在上面的代码中，f(x)和df(x)分别是方程和其导数的函数。solve(x0, eps)函数使用牛顿迭代法来逼近方程的根。初始点x0为2，精度eps为1e-6。最终输出的root即为方程的根。

相关问题

用python迭代法实现方程求解

我们可以使用Python中的while循环来实现迭代法求解方程。以下是一个示例代码，它使用迭代法解决方程x^2 - 3x + 2 = 0。

# 定义函数f(x)
def f(x):
    return x**2 - 3*x + 2

# 定义初始值和误差限
x0 = 0.0
epsilon = 1e-6

# 迭代求解
while abs(f(x0)) > epsilon:
    x0 = x0 - f(x0) / (2*x0 - 3)

# 输出解
print("方程的根为：", x0)

在这个代码中，我们首先定义了一个f(x)函数，它返回方程的函数值。然后我们定义了初始值x0和误差限epsilon。我们使用while循环来进行迭代，直到方程的函数值小于误差限为止。在每次迭代中，我们使用牛顿迭代公式来计算下一个x值，直到函数值足够接近于零。最后，我们输出方程的解。

需要注意的是，迭代法求解方程的收敛性和精度是需要保证的，否则可能会出现不收敛或迭代次数过多的情况。因此，在实际应用中，需要根据实际问题来选择合适的初始值和迭代公式。

用PyThon迭代法实现方程求解

迭代法是一种通过不断逼近解来求解方程的方法。下面以求解方程x^2-3x+2=0为例。

首先，将方程变形为x=g(x)，即x=3x-2/x，然后选定一个初始值x0，不断进行迭代，直到满足精度要求为止。

代码如下：

def f(x):
    return x**2 - 3*x + 2

def g(x):
    return 3*x - 2/x

def iteration(x0, tol):
    x1 = g(x0)
    while abs(x1 - x0) > tol:
        x0 = x1
        x1 = g(x0)
    return x1

x0 = 1.5
tol = 1e-6
x = iteration(x0, tol)
print(x)

其中，f(x)为原方程，g(x)为变形后的方程，iteration(x0, tol)为迭代函数，x0为初始值，tol为精度要求。最后输出的x即为方程的解。

注意，迭代法不一定能够求得方程的解，因此需要加入判断条件，如设定最大迭代次数等。