对用户输入正整数x求其算术平方根具体算法如下
时间: 2023-05-20 14:06:43 浏览: 97
:可以使用牛顿迭代法来求解算术平方根,具体步骤如下:
1. 初始化一个变量y,使其等于x。
2. 重复以下步骤,直到收敛:
a. 计算y的平方与x的差值,即y^2 - x。
b. 计算y与x/y的平均值,即(y + x/y)/2。
c. 将步骤b中计算出的值赋给y。
3. 返回y作为算术平方根的近似值。
以下是使用Python实现的代码:
def sqrt(x):
y = x
while abs(y * y - x) > 0.000001:
y = (y + x / y) / 2
return y
print(sqrt(16)) # 输出4.0
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python输入若干正整数,计算输出其平方根
你可以使用Python的math库中的sqrt函数来计算正整数的平方根。下面是一个示例代码:
```python
import math
# 输入若干正整数,以空格分隔
input_str = input("请输入若干正整数,以空格分隔:")
# 将输入字符串转换为整数列表
num_list = list(map(int, input_str.split()))
# 计算每个整数的平方根并输出
for num in num_list:
print(math.sqrt(num))
```
在上面的代码中,首先使用input函数获取用户输入的若干正整数,然后使用split函数将输入字符串按空格分割为整数列表。接着使用for循环遍历整数列表,对于每个整数使用math.sqrt函数计算其平方根并输出。
求一个任意实数c的算术平方根g算法
求任意实数c的算术平方根g的算法如下:
1. 初始化迭代的初始值guess为c的一半:guess = c / 2
2. 利用牛顿迭代法来逼近算术平方根,迭代的终止条件为前后两次迭代结果的差的绝对值小于一个设定的精度值ε。
3. 在每次迭代中,更新guess的值:guess = (guess + c / guess) / 2
4. 当满足终止条件时,输出当前的guess值作为算术平方根的近似值。
牛顿迭代法是一种逼近方法,通过不断逼近的方式寻找函数的零点。在这里,我们将平方根的求解问题转化为了求解函数f(x) = x^2 - c的根的问题。其中,guess是我们在每次迭代中作为近似值的猜测解。通过进行迭代运算,每一次迭代guess都会逐渐接近实际的算术平方根。
牛顿迭代法的原理是,通过利用函数的泰勒级数来逼近函数的零点。在这里,我们使用了一阶近似:f(x) ≈ f(guess) + f'(guess)(x - guess)。将f(x) = 0代入该式子,可以得到x = guess - f(guess) / f'(guess)。将f(x) = x^2 - c代入上述式子,可以得到迭代公式:guess = (guess + c / guess) / 2。
通过不断迭代,guess会逐渐接近真实的算术平方根g。当前后两次迭代结果的差的绝对值小于设定的精度值ε时,我们可以认为找到了一个接近于g的解。将此解作为算术平方根g的近似值输出。
需要注意的是,初始的猜测解guess的选择会影响算法的收敛速度和精度。通常情况下,取c的一半作为初始的猜测解可以提供较好的效果。