牛顿迭代法解n维非线性方程组matlab代码

我可以回答这个问题。牛顿迭代法是一种求解非线性方程组的方法，可以通过迭代逼近方程组的解。在Matlab中，可以使用“fsolve”函数来实现牛顿迭代法求解n维非线性方程组。具体的代码实现可以根据具体的方程组进行编写。

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matlab牛顿迭代解方程组

好的，针对您的问题，我可以给出以下的matlab代码实现牛顿迭代解方程组：

假设我们要求解方程组 F(x) = 0，其中 x 是一个 n 维向量，F 是一个 n 维向量函数。牛顿迭代法的迭代公式为：

x_{k+1} = x_k - J_F(x_k)^{-1} F(x_k)

其中 J_F(x_k) 是 F 在 x_k 处的雅可比矩阵。

下面是 matlab 代码实现：

% 定义 F 和 J_F 函数
function [F, J_F] = myfun(x)
F = [x(1)^2 + x(2)^2 - 1;
x(1) - x(2)^3];
J_F = [2*x(1), 2*x(2);
1, -3*x(2)^2];
end

% 初始值
x0 = [1; 1];

% 迭代
for k = 1:10
[F, J_F] = myfun(x0);
x1 = x0 - J_F \ F;
if norm(x1 - x0) < 1e-6
break;
end
x0 = x1;
end

% 输出结果
disp(x0);

在这个例子中，我们要求解的方程组是：

x^2 + y^2 = 1
x - y^3 = 0