根据迭代公式√x=1/2(yn+x/yn),设初态y0=1,要求精度为e,试编制求√x的解题程序(指令系统自),并结合所编程序简述计算机的解题过程。
时间: 2024-09-22 21:08:46 浏览: 62
非线性系统在初态误差下的2D迭代学习算法
这是一个牛顿迭代法求平方根的问题。给定初始估计值 `y0` 和精度 `e`,我们可以编写一个简单的循环结构来逼近 `sqrt(x)` 的值。以下是使用基本的算术运算和条件检查编写的程序示例(假设我们使用的是伪代码,实际语言会有所不同,比如C或Python):
```python
# 设定初始值 y0 = 1 和精度 e
y = 1
x = your_value # 输入您需要计算平方根的数值
accuracy_reached = False
while not accuracy_reached:
new_y = 0.5 * (y + x / y)
if abs(new_y - y) < e: # 如果新旧估算值之差小于指定精度
accuracy_reached = True
else:
y = new_y # 更新当前估算值
sqrt_x = y
```
**解题过程概览:**
1. **初始化**:设置起始猜测 `y` 为1,并获取需要计算平方根的数值 `x`。
2. **迭代循环**:进入一个循环,每次迭代都会计算新的近似值 `new_y`,这是通过将当前估计值和 `x` 除以当前估计值的平均值来得到的。
3. **精度判断**:比较新旧估算值的差距是否小于预设的精度 `e`。如果达到,则认为已经找到足够精确的结果;否则,继续迭代。
4. **更新估计值**:如果没有达到精度,就用新的近似值替换旧的。
5. **结果输出**:当满足精度要求时,返回 `y` 作为 `sqrt(x)` 的近似值。
**
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