5、用迭代法求x5-x-0.2=0的正根的近似值，要求精确到小数点后5位。

迭代法，也称为数值方法，通常用于寻找方程的根。对于方程 \( x^5 - x - 0.2 = 0 \)，一种常用的求解逼近方法是牛顿迭代法。它的基本步骤是：

1. **选择初始猜测值**：设初始猜测值 \( x_0 \)（例如，可以取0或0.2作为起始点，看方程的性质而定）。

2. **迭代公式**：根据牛顿迭代公式，每次迭代计算新的近似值 \( x_{n+1} \)：
\[ x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} \]
其中 \( f(x) = x^5 - x - 0.2 \) 是原函数，\( f'(x) = 5x^4 - 1 \) 是其导数。

3. **重复迭代**：不断更新 \( x_n \) 直到满足精度要求，比如当 \( |x_{n+1} - x_n| < \text{机器精度} \times 10^{-5} \) 或者达到预设的最大迭代次数。

由于这是一个数学过程，实际操作需要编程语言的支持，并且可能会因为初始猜测和函数特性导致收敛速度不同。以下是Python代码的一个简单示例：

def newton_method(start, tol=1e-6):
    function = lambda x: x**5 - x - 0.2
    derivative = lambda x: 5 * x**4 - function(start) / derivative(start)
        if abs(next_guess - start) < tol:
            return round(next_guess, 5)
        start = next_guess

# 使用迭代法开始求解
initial_guess = 0.5
solution = newton_method(initial_guess)
solution,