用matalb编写程序使用不动点迭代和牛顿-拉弗森方法求/(x)=-0.9x2+1.7x+2.5的根，初始值使用Xo=5。执行计算，直到&a小于(&s0.01%)为止，并验证最终得到的结果。

在MATLAB中，我们可以使用不动点迭代法（Fixed Point Iteration）和牛顿-拉弗森法（Newton-Raphson Method）来寻找函数f(x) = -0.9x^2 + 1.7x + 2.5的零点。这里我们以初始值Xo=5为例进行说明。

首先，不动点迭代法的基本思路是通过迭代公式Xn+1 = g(Xn)，其中g(x)是函数f(x)的一个近似固定点解，即g(x) ≈ f(x)。对于给定的问题，我们选择g(x) = x - (f(x)/df/dx)，其中df/dx是f(x)的一阶导数。如果g(x)接近常数，那么迭代将收敛到f(x)=0的解。

% 定义函数和一阶导数
f = @(x) -0.9*x.^2 + 1.7*x + 2.5;
dfdx = @(x) -1.8*x + 1.7;

% 初始值
Xo = 5;
tol = 0.01; % 容忍度

while true
    Xn = Xo - f(Xo) / dfdx(Xo);
    error = abs(Xn - Xo); % 计算误差
    if error < tol * abs(Xn)
        break; % 如果误差小于容忍度，则停止迭代
    end
    Xo = Xn; % 更新当前估计值
end

% 输出结果
fprintf('Root found using fixed point iteration: X = %.4f\n', Xn);

% 使用牛顿-拉弗森法
[X_newton, ~] = newton(f, dfdx, Xo); % MATLAB内置函数newton求解
fprintf('Root found using Newton-Raphson method: X = %.4f\n', X_newton);

% 验证结果
if isequal(Xn, X_newton, 'all')
    fprintf('The results from both methods match.\n');
else
    fprintf('Results do not match exactly.\n');
end

运行上述代码后，你会看到两个方法找到的根以及它们是否匹配。注意，牛顿-拉弗森法通常更快地收敛，但在某些情况下可能会陷入局部最优解而非全局解，这时固定点迭代可能更有优势。