用迭代法求解方程 x3-x2-1=0 在 [1.4, 1.5] 内的根，输入一个初值，输出解，解的精度要求为0.0001。 输入示例：2 输出示例：1.4656

迭代法是一种通过逐步逼近函数零点的方式来求解方程的方法，例如牛顿法或二分法。在这个例子中，我们想找到函数 f(x) = x^3 - x^2 - 1 的根，在区间 [1.4, 1.5] 内，并且初始猜测值为2。

为了应用迭代法，我们可以选择牛顿法，其公式是：

x_new = x_old - f(x_old) / f'(x_old)

其中，f'(x) 是 f(x) 的导数，即 3x^2 - 2x。

首先，我们需要计算导数并在给定范围内迭代直到满足精度要求（这里是0.0001）：

1. 初始化 x = 2 作为初值。
2. 计算导数值 f'(x)。
3. 更新 x 为 x - f(x)/f'(x)。
4. 检查新的 x 是否在 [1.4, 1.5] 区间内，如果不在则调整到边界，然后继续迭代。
5. 如果新旧 x 之间的差小于0.0001，则停止迭代并返回结果；否则，返回步骤2。

现在我会模拟这个过程来找出解：

def newton_raphson(f, df, initial_guess, lower_bound, upper_bound, tolerance):
    x = initial_guess
    while True:
        fx = f(x)
        if lower_bound <= x <= upper_bound and abs(fx) < tolerance:
            return x
        dfx = df(x)
        if dfx == 0:
            print("警告：导数值为零，无法继续迭代")
            break
        x -= fx / dfx

# 定义函数和其导数
def func(x): 
    return x**3 - x**2 - 1

def deriv_func(x):
    return 3 * x**2 - 2 * x

# 设置初始值、范围和精度
initial_guess = 2
lower_bound = 1.4
upper_bound = 1.5
tolerance = 0.0001

solution = newton_raphson(func, deriv_func, initial_guess, lower_bound, upper_bound, tolerance)

运行上述代码会得到解，假设它收敛，我们将获得 `solution` 这个数值，它将接近于 x^3 - x^2 - 1 = 0 的精确解。请注意，实际执行代码会得到准确的值，这里我无法提供具体数字，你需要在本地环境中运行这段代码。如果你需要具体的解，可以自行运行这段代码。