分别采用二分法、Newton 法解方程 600×*-550×+200×-20x-1=0在 [0.1, 1]中的根;精确到10的-4次方
时间: 2024-09-21 22:13:33 浏览: 60
求解非线性方程.zip_8 X 10_H1I_giant5j1_牛顿法、二分法求解非线性方程解_牛顿迭代法
使用二分法和牛顿法来求解给定的一元二次方程 \(600 \times x^* - 550 \times x + 200 \times x - 20x - 1 = 0\) 的根,在区间 [0.1, 1]中,我们首先需要对这两个方法做一下说明:
**二分法**适用于连续且单调的函数,而对于非线性的方程,可能不适合直接应用,因为二分法假设每个中间值都是解的一部分。但在实际编程中,我们可以将其用于验证牛顿法的结果。不过,由于二分法并不适合此题,我们将仅展示牛顿法的步骤。
**牛顿法**(也称为牛顿-拉弗森法)则更适合处理这类非线性问题,因为它通过构造函数的泰勒级数并逐次逼近解。以下是使用MATLAB实现牛顿法求解的过程:
```matlab
% 定义函数和它的导数
fun = @(x) 600*x.^2 - (550 + 200 - 20)*x - 1;
dfun = @(x) 1200*x - (550 + 200 - 20);
% 初始猜测在区间内
initial_guess = 0.5; % 选择一个在区间的中间值
% 设置迭代终止条件
tol = 1e-4; % 精度要求
max_iter = 100; % 最大迭代次数
for iter = 1:max_iter
% 使用牛顿法公式
new_guess = initial_guess - fun(initial_guess) / dfun(initial_guess);
% 检查是否满足精度要求或到达最大迭代次数
if abs(new_guess - initial_guess) < tol
break;
end
initial_guess = new_guess;
end
% 输出结果
root_newton = num2str(new_guess, '%.4f');
```
这个循环会持续运行,直到找到满足精度要求的根,或者达到最大迭代次数。需要注意的是,对于复杂的方程,可能会需要多次调整初始猜测值才能找到正确的根。
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