matlab牛顿法迭代法求方程x^3-x-1的根程序流程图怎么画

下面是使用 matlab 实现牛顿法和迭代法求解方程 x^3 - x - 1 的根的程序流程图：


具体实现的代码如下：

% 牛顿法求解方程 x^3 - x - 1 = 0 的根
function x = newton(x0, f, df, tol, maxiter)
    % x0: 初始点
    % f: 函数句柄
    % df: 导函数句柄
    % tol: 容忍误差
    % maxiter: 最大迭代次数

    % 初始化
    x = x0;
    iter = 0;

    % 迭代
    while abs(f(x)) > tol && iter < maxiter
        x = x - f(x) / df(x);
        iter = iter + 1;
    end

    % 若超过最大迭代次数仍未达到容忍误差，则输出警告信息
    if iter == maxiter && abs(f(x)) > tol
        disp('Warning: maximum number of iterations reached.');
    end
end

% 迭代法求解方程 x^3 - x - 1 = 0 的根
function x = iteration(x0, g, tol, maxiter)
    % x0: 初始点
    % g: 迭代函数句柄
    % tol: 容忍误差
    % maxiter: 最大迭代次数

    % 初始化
    x = x0;
    iter = 0;

    % 迭代
    while abs(g(x) - x) > tol && iter < maxiter
        x = g(x);
        iter = iter + 1;
    end

    % 若超过最大迭代次数仍未达到容忍误差，则输出警告信息
    if iter == maxiter && abs(g(x) - x) > tol
        disp('Warning: maximum number of iterations reached.');
    end
end

% 测试
f = @(x) x^3 - x - 1;
df = @(x) 3 * x^2 - 1;
g = @(x) (x^3 + 1) / 2;
x0 = 1;
tol = 1e-6;
maxiter = 100;

% 使用牛顿法求解
x1 = newton(x0, f, df, tol, maxiter);
fprintf('Using Newton method, the root of x^3 - x - 1 = 0 is: %f\n', x1);

% 使用迭代法求解
x2 = iteration(x0, g, tol, maxiter);
fprintf('Using iteration method, the root of x^3 - x - 1 = 0 is: %f\n', x2);

以上是 matlab 实现牛顿法和迭代法求解方程的程序流程及代码示例。