牛顿拉夫森迭代法matlab

引用\[1\]:在Python中实现加速牛顿-拉夫森迭代的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

# 方程式
def f(x):
    return (x-1)*(math.log(x))

# 方程式的导数
def d_f(x):
    return (math.log(x))+(x-1)/x

# 自行设定起始点x0
x = 2

# 确定阶数M
M = 2

# 迭代实现求解
d = {"x": \[x\], "f(x)": \[f(x)\]}
for i in range(0, 5):
    x = x - M*f(x) / d_f(x)
    d\["x"\].append(x)
    d\["f(x)"\].append(f(x))

# 调用pandas库打印出x以及f(x)
data = pd.DataFrame(d, columns=\['x', 'f(x)'\])
print(data)

引用\[2\]:在Python中实现普通牛顿-拉夫森迭代的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

# 方程式
def f(x):
    return (x-1)*(math.log(x))

# 方程式的导数
def d_f(x):
    return (math.log(x))+(x-1)/x

# 自行设定起始点x0
x = 2

# 迭代实现求解
d = {"x": \[x\], "f(x)": \[f(x)\]}
for i in range(0, 20):
    x = x - f(x) / d_f(x)
    d\["x"\].append(x)
    d\["f(x)"\].append(f(x))

# 调用pandas库打印出x以及f(x)
data = pd.DataFrame(d, columns=\['x', 'f(x)'\])
print(data)

根据你的问题，你想要了解如何在Matlab中实现牛顿-拉夫森迭代法。以下是一个示例代码：

% 方程式
function y = f(x)
    y = (x-1)*(log(x));
end

% 方程式的导数
function y = d_f(x)
    y = (log(x))+(x-1)/x;
end

% 自行设定起始点x0
x = 2;

% 迭代实现求解
for i = 1:20
    x = x - f(x) / d_f(x);
end

% 打印结果
disp(x);

这段Matlab代码实现了牛顿-拉夫森迭代法，通过迭代求解方程的根。你可以根据自己的需求修改方程和起始点。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [牛顿—拉夫森迭代、加速牛顿—拉夫森迭代和哈利法改进牛顿——拉夫森迭代](https://blog.csdn.net/m0_70452407/article/details/129778933)[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_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【运筹优化】牛顿法详解 + Matlab代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_51545953/article/details/125034556)[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_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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