Newton-Raphson

Newton-Raphson迭代法是一种用于求解非线性方程的迭代算法。然而，需要注意的是，该方法可能不收敛，修正项的起伏可能很大。此外，即使迭代收敛，求得的点也可能不是全局的最大值，而可能只是一个局部的最大值或者甚至是一个局部最小值。因此，在使用Newton-Raphson迭代法时，我们需要注意这两个问题。\[1\]

引用\[2\]提到了Newton-Raphson迭代法在最大似然估计中的应用。这种迭代算法可以用于估计参数的最大似然估计值。与此同时，还有另一种迭代算法叫做得分法。相对于K的论述，本文在此补充了一些详细的推理过程和计算步骤。\[2\]

此外，引用\[3\]提到了在有限元静力问题中，求解非线性方程组的方法之一是迭代法。迭代法可以将问题转化为矩阵方程K(u)u=F的求解。其中，K是全局刚度矩阵，u是节点位移向量，F是节点荷载向量。在有限元求解中，通常会结合增量法和迭代法来求解非线性方程组。\[3\]

综上所述，Newton-Raphson迭代法是一种用于求解非线性方程的迭代算法，但需要注意其收敛性和全局最大值的问题。在不同领域中，迭代法可以应用于不同的问题，如最大似然估计和有限元静力问题的求解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MLE的数值确定：Newton-Raphson迭代法、得分法](https://blog.csdn.net/qq_45068436/article/details/126218969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [有限元非线性求解算法——Newton-Raphson](https://blog.csdn.net/qq_46417931/article/details/131145656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]