python牛顿迭代法求根

牛顿迭代法是一种求解方程的数值方法，可以用于求解非线性方程的根。下面是使用Python实现牛顿迭代法求解方程根的示例代码：

def newton(f, df, x0, tol=1e-6, max_iter=100):
    """
    使用牛顿迭代法求解方程 f(x) = 0 的根
    :param f: 方程 f(x) = 0
    :param df: f(x) 的导数
    :param x0: 初始值
    :param tol: 容忍误差
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 迭代结果
    """
    for i in range(max_iter):
        x1 = x0 - f(x0) / df(x0)
        if abs(x1 - x0) < tol:
            return x1
        x0 = x1
    raise ValueError("迭代失败")

# 示例：求解方程 x^2 - 2 = 0 的根
f = lambda x: x**2 - 2
df = lambda x: 2*x
x0 = 1.5
root = newton(f, df, x0)
print(root) # 输出：1.4142135623746899

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python牛顿迭代法求平方根

牛顿迭代法是一种用于求解方程根的迭代方法，它也可以用于求解平方根。在Python中，可以使用以下代码来实现牛顿迭代法求平方根：

def sqrt_newton(x):
    guess = x / 2
    while abs(guess * guess - x) > 1e-6:
        guess = (guess + x / guess) / 2
    return guess

print(sqrt_newton(5))

在这个代码中，我们首先将猜测值设为x的一半，然后通过迭代的方式不断逼近平方根的精确值，直到满足指定的误差要求（这里设为1e-6）。最后，我们返回逼近得到的平方根作为结果。

请注意，这里的代码假设输入的x是一个正实数，如果需要处理负数或零的情况，请根据实际需求进行修改。

python 牛顿迭代法求平方根

在Python中，牛顿迭代法是一种常用的数值方法，用于近似计算函数的零点，例如求平方根。对于求解正实数 \( x \) 的平方根，我们可以使用这个方法来逼近 \( \sqrt{x} \)。下面是使用牛顿迭代法的基本步骤：

1. **初始猜测**：选择一个初始估计值，通常选取 \( x \) 除以 2 作为起点，即 \( guess = \frac{x}{2} \)。

2. **迭代公式**：利用函数的导数（在这个例子中是 \( f(x) = x^2 - a \)，其中 \( a \) 是要求平方根的数），牛顿迭代公式为：
\[ guess = \frac{guess + \frac{a}{guess}}{2} \]
或者简化为：
\[ guess = \frac{x}{guess + \frac{x}{guess}} \]

3. **重复迭代**：不断用新的猜测值替换旧的猜测，直到满足某个停止条件，比如连续两次猜测之间的差值小于预设的精度阈值或达到最大迭代次数。

以下是 Python 代码实现的例子：

def newton_sqrt(a, epsilon=1e-6, max_iter=100):
    guess = a / 2.0  # 初始猜测
    for _ in range(max_iter):
        new_guess = (guess + a / guess) / 2.0
        if abs(new_guess - guess) < epsilon:  # 停止条件
            return new_guess
        guess = new_guess
    return new_guess  # 如果没有达到停止条件，返回最后一次迭代结果

# 示例
number = 16
square_root = newton_sqrt(number)
print(f"Square root of {number} is approximately {square_root}")