牛顿拉夫逊法matlab代码

牛顿拉夫逊法（Newton-Raphson method），是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。它使用函数f(x)的泰勒级数的前几项来寻找方程f(x)=0的根。

以下是使用Matlab实现牛顿拉夫逊法的一个简单示例：

function root = newton_raphson(f, df, x0, tol, max_iter)
% 输入参数：
% f - 目标函数
% df - 目标函数的导数
% x0 - 初始猜测值
% tol - 容许误差
% max_iter - 最大迭代次数

% 初始化变量
x = x0;
for iter = 1:max_iter
    % 计算函数值和导数值
    fx = f(x);
    dfx = df(x);
    % 如果导数接近0，则终止迭代
    if abs(dfx) < eps
        warning('导数太小，无法继续迭代');
        break;
    end
    % 更新x值
    x = x - fx / dfx;
    % 检查是否满足误差要求
    if abs(fx) < tol
        break;
    end
end

% 如果超过最大迭代次数还未找到根，则发出警告
if iter == max_iter
    warning('达到最大迭代次数，未能满足误差要求');
end

% 返回根的估计值
root = x;
end

% 使用示例
% 定义函数和导数
f = @(x) x^2 - 2;
df = @(x) 2*x;

% 初始猜测值和参数
x0 = 1;
tol = 1e-6;
max_iter = 100;

% 调用函数求解
root = newton_raphson(f, df, x0, tol, max_iter);

在这个代码中，`newton_raphson`函数实现了牛顿拉夫逊算法，你需要提供目标函数`f`，目标函数的导数`df`，初始猜测值`x0`，容许误差`tol`和最大迭代次数`max_iter`。函数会在满足容许误差或者达到最大迭代次数时停止，并返回根的估计值。