上述方法不收敛，还有其他方法迭代吗

如果不动点迭代或斯特芬加速在这个特定问题上未能收敛，可以尝试以下替代方法：

1. **梯度下降法**：如果方程可微，可以利用导数信息，对 \( f(x) = x^2 - 3x + 2 - e^x \) 求导得到 \( f'(x) \)，然后进行线性搜索或使用牛顿-Raphson法：

   function [xn] = gradientDescent(x0, learning_rate)
       while true
           dx = -fprime(x0);
           if abs(dx) < tol
               break;
           end
           x0 = x0 + learning_rate * dx;
       end
   end

2. **Brent's方法**：这是一种混合了线性插值、二次插值和广义除法搜索的数值方法，适用于连续且可能有多个根的情况，它会自动选择合适的搜索方向和步长。

3. **拟牛顿法**，如BFGS或DFP算法，它们通过构建局部模型来逼近真实函数的Hessian矩阵，能处理更复杂的优化问题。

4. **自适应迭代算法**，例如Adaptive Step Size Methods（如Armijo法则或Wolfe条件下的Line Search），这种算法能动态调整迭代步长以提高收敛性能。

如果上述方法仍然无法收敛，可能存在初始猜测不合适、函数复杂度过高导致局部极值难以到达全局最优等问题，这时可能需要调整初始猜测、改变迭代策略或者考虑是否真的存在解析解。务必注意，迭代方法的有效性取决于问题的具体特性。