牛顿迭代法求非线性方程组matlab代码

牛顿迭代法可以用于求解非线性方程组。下面是一个示例的 MATLAB 代码，使用牛顿迭代法求解非线性方程组：

function [x, iter] = newtonRaphson(f, J, x0, tol, max_iter)
% f: 方程组的函数句柄
% J: 方程组的雅可比矩阵函数句柄
% x0: 初始估计解向量
% tol: 收敛容限
% max_iter: 最大迭代次数

iter = 0;
x = x0;

while iter < max_iter
    % 计算方程组的函数值和雅可比矩阵
    F = f(x);
    JF = J(x);
    
    % 求解线性方程组 J(x) * delta_x = -f(x)
    delta_x = -JF \ F;
    
    % 更新解向量
    x = x + delta_x;
    
    % 判断是否达到收敛条件
    if norm(delta_x) < tol
        break;
    end
    
    iter = iter + 1;
end

end

你需要根据具体的非线性方程组进行定义函数 `f` 和 `J`，并传入初始估计解向量 `x0`、收敛容限 `tol` 和最大迭代次数 `max_iter`。函数 `f` 返回方程组的函数值，函数 `J` 返回方程组的雅可比矩阵。调用 `newtonRaphson` 函数即可求解非线性方程组，返回解向量 `x` 和迭代次数 `iter`。

注意，牛顿迭代法可能会陷入局部最优解或发散，因此需要合适的初值和收敛容限来保证结果的准确性和稳定性。