如何在MATLAB中实现牛顿迭代法来求解非线性方程的根？请结合《牛顿迭代法的MATLAB程序.pdf》资料给出具体的实现步骤和代码示例。

牛顿迭代法是一种在数学中用于寻找方程根的迭代技术。在MATLAB中，实现牛顿迭代法需要编写一个程序，该程序不断地根据牛顿迭代公式来近似求解方程的根。《牛顿迭代法的MATLAB程序.pdf》资料详细讲解了牛顿迭代法的原理和基本计算步骤，对于理解算法和编写程序都有很大帮助。

参考资源链接：[牛顿迭代法的MATLAB程序.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6412b76bbe7fbd1778d4a3a6?spm=1055.2569.3001.10343)

牛顿迭代法的基本迭代公式为：
x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}
其中，f(x)是需要求解的非线性方程，f'(x)是该方程的导数，x_n是当前的近似解，x_{n+1}是下一次迭代的近似解。

在MATLAB中实现牛顿迭代法的步骤如下：
1. 定义非线性方程f(x)和它的导数f'(x)。
2. 选择一个初始近似值x0。
3. 设置迭代的终止条件，例如误差范围或迭代次数。
4. 使用while或for循环来执行迭代过程。
5. 在每次迭代中，使用牛顿迭代公式计算新的近似值。
6. 检查是否满足终止条件，若满足则停止迭代；否则继续迭代。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于求解方程x^2 - 2 = 0的根：
function root = newton_method(f, df, x0, tol, max_iter)
% f是方程，df是方程的导数，x0是初始近似值，tol是容忍误差，max_iter是最大迭代次数
x = x0;
for i = 1:max_iter
if abs(f(x)) < tol
break;
end
x = x - f(x)/df(x);
end
root = x;
end
% 方程f(x) = x^2 - 2和它的导数df(x) = 2*x
f = @(x) x^2 - 2;
df = @(x) 2*x;
% 初始近似值为1，容忍误差为1e-6，最大迭代次数为100
x0 = 1;
tol = 1e-6;
max_iter = 100;
root = newton_method(f, df, x0, tol, max_iter);
disp(['The root is: ', num2str(root)]);

上述代码通过定义一个函数newton_method来实现牛顿迭代法，其中包含了方程、导数、初始值、容忍误差和最大迭代次数的输入参数。函数内部通过迭代不断更新近似值，直到满足终止条件。通过调用这个函数，并传入具体的问题参数，就可以得到方程的近似根。

在掌握了基本的牛顿迭代法实现后，你还可以进一步学习《牛顿迭代法的MATLAB程序.pdf》资料中提到的牛顿-拉夫逊法潮流计算等内容，这将有助于你深入了解和应用这一方法于更复杂的问题中。

参考资源链接：[牛顿迭代法的MATLAB程序.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/6412b76bbe7fbd1778d4a3a6?spm=1055.2569.3001.10343)