matlab用牛顿迭代法编程求x*exp(x)-1=0
时间: 2023-05-31 08:02:09 浏览: 100
以下是使用 MATLAB 实现牛顿迭代法求解方程 x*exp(x)-1=0 的代码:
```
% 定义函数 f(x) = x*exp(x) - 1
f = @(x) x*exp(x) - 1;
% 定义函数 f'(x) 的导数表达式
df = @(x) exp(x) + x*exp(x);
% 初始解 x0
x0 = 1;
% 迭代次数上限
MAX_ITER = 100;
% 精度要求
EPSILON = 1e-8;
% 进行牛顿迭代
for i = 1:MAX_ITER
% 计算当前解的函数值和导数值
fx = f(x0);
dfx = df(x0);
% 计算下一个解
x1 = x0 - fx/dfx;
% 如果解的变化量小于精度要求,则认为已经找到解
if abs(x1 - x0) < EPSILON
fprintf('解为 %f\n', x1);
break;
end
% 更新解
x0 = x1;
end
% 如果达到迭代次数上限仍未找到解,则认为迭代失败
if i == MAX_ITER
fprintf('迭代失败\n');
end
```
运行该代码会得到以下输出:
```
解为 0.567143
```
因此,方程 x*exp(x)-1=0 的解为 x = 0.567143。
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```matlab
% 定义给定的y值
target_y = 5;
% 定义函数
f = @(x) 10.3092*exp((-0.0009)*x) - 0.3530*exp((-0.0280)*x);
% 初始猜测值
x0 = 0;
% 使用fsolve函数求解
x = fsolve(f, x0);
% 输出结果
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```
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```matlab
% 定义给定的y值
target_y = 5;
% 定义函数
f = @(x) 10.3092*exp((-0.0009)*x) - 0.3530*exp((-0.0280)*x);
% 定义搜索范围
lower_bound = 0; % 下界
upper_bound = 100; % 上界
% 定义精度
tolerance = 1e-6;
% 迭代计算
while (upper_bound - lower_bound) > tolerance
mid_point = (lower_bound + upper_bound) / 2;
if f(mid_point) < target_y
lower_bound = mid_point;
else
upper_bound = mid_point;
end
end
% 输出结果
x = (lower_bound + upper_bound) / 2;
disp(['对应的x值为: ', num2str(x)]);
```
将目标y值替换为你想要计算的值,然后运行代码即可得到对应的x值。请确保你已经定义了正确的函数和搜索范围,并根据需要调整精度。