matlab fsolve使用牛顿迭代法

在Matlab中，可以使用fsolve函数来使用牛顿迭代法求解方程组。fsolve函数的使用方法如下：

1. 定义方程组：使用符号变量syms定义方程组的变量，然后定义方程组的表达式。

2. 定义初始值：设置初始值，作为迭代的起点。

3. 调用fsolve函数：使用fsolve函数来求解方程组。将方程组的表达式和初始值作为参数传入fsolve函数。

下面是一个使用fsolve函数求解方程组的示例代码：

syms x1 x2;
f1 = x1^2 + x2^2 - 4;
f2 = x1^2 - x2^2 - 1;
F = \[f1; f2\];
x0 = \[1.6; 1.2\];
\[x, fval\] = fsolve(@(x) double(subs(F, \[x1, x2\], x)), x0);

在这个示例中，我们定义了一个包含两个方程的方程组F，然后设置了初始值x0。最后，使用fsolve函数来求解方程组，并将结果保存在变量x中。

请注意，为了在fsolve函数中使用符号变量，我们使用了double和subs函数来将符号变量转换为数值，并将其传递给fsolve函数。

希望这个示例能够帮助你理解如何在Matlab中使用fsolve函数来使用牛顿迭代法求解方程组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数值分析：利用牛顿法解非线性方程组的matlab和python实现](https://blog.csdn.net/meng_xin_true/article/details/106346554)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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