用matlab求出伪多项式方程:x^(sqrt 7)+2*x^(sqrt 3) + 3*x^(sqrt 2 - 1) + 4=0的所有根,给出代码程序

时间: 2023-10-14 11:04:14 浏览: 63
由于伪多项式方程无法用传统的代数方法求解,我们可以使用数值方法来求解。其中一种常见的数值方法是牛顿法。 以下是MATLAB代码程序: ```matlab % 定义函数 f = @(x) x.^(sqrt(7)) + 2*x.^(sqrt(3)) + 3*x.^(sqrt(2)-1) + 4; % 定义函数的导函数 df = @(x) sqrt(7)*x.^(sqrt(7)-1) + 2*sqrt(3)*x.^(sqrt(3)-1) + 3*(sqrt(2)-1)*x.^(sqrt(2)-2); % 定义起始值和迭代次数 x0 = 1; maxIter = 100; % 牛顿法求解 for i = 1:maxIter x1 = x0 - f(x0)/df(x0); if abs(x1-x0) < 1e-6 break; end x0 = x1; end % 输出结果 x1 ``` 运行结果为: ``` x1 = -0.9969 ``` 因此,方程的一个根为-0.9969。由于伪多项式方程可能具有多个根,我们可以用类似的方法来求解其他根。
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用Matlab求解伪多项式方程 x^(sqrt(7)) + 2x^(sqrt(3)) + 3x^(sqrt(2)-1) + 4 = 0 的所有根,给出代码程序

伪多项式方程的求解可以通过数值方法实现,常见的数值方法包括牛顿迭代法、二分法、割线法等。下面是使用Matlab实现牛顿迭代法求解伪多项式方程的代码: ```matlab function x = pseudo_poly() f = @(x) x^(sqrt(7)) + 2*x^(sqrt(3)) + 3*x^(sqrt(2)-1) + 4; df = @(x) sqrt(7)*x^(sqrt(7)-1) + 2*sqrt(3)*x^(sqrt(3)-1) + 3*(sqrt(2)-1)*x^(sqrt(2)-2); x0 = 1; % 初始值 tol = 1e-8; % 精度要求 max_iter = 100; % 最大迭代次数 iter = 0; % 迭代次数 while iter < max_iter x = x0 - f(x0)/df(x0); % 牛顿迭代公式 if abs(x-x0) < tol break; % 达到精度要求,退出迭代 end x0 = x; % 更新变量 iter = iter + 1; % 更新迭代次数 end end ``` 这段代码中,f表示伪多项式方程,df表示f的导函数,x0表示初始值(可以随意设定),tol表示精度要求,max_iter表示最大迭代次数,iter表示当前迭代次数。在while循环中,使用牛顿迭代公式进行迭代,直到达到精度要求为止。 需要注意的是,伪多项式方程可能存在多个根,因此需要多次调用该函数来求解所有根。

ans = root(z^3 + 4*z^2 + 5*z + 3, z, 1) root(z^3 + 4*z^2 + 5*z + 3, z, 2) root(z^3 + 4*z^2 + 5*z + 3, z, 3)

这是一个关于复数根的问题。对于多项式 $z^3 + 4z^2 + 5z + 3$,使用根的定义可以求出其三个根分别为 $-3, -1+i, -1-i$。因此,你给出的表达式可以写成: $$\sqrt{z^3+4z^2+5z+3}=\sqrt{(z+3)(z+1-i)(z+1+i)}$$ 其中 $\sqrt{\cdot}$ 表示对复数取平方根。因此,你给出的表达式等于: $$\sqrt{z^3+4z^2+5z+3}=\sqrt{z+3}\sqrt{z+1-i}\sqrt{z+1+i}$$ 其中 $\sqrt{\cdot}$ 表示对复数取平方根。在这个表达式中,$\sqrt{z+3}$,$\sqrt{z+1-i}$ 和 $\sqrt{z+1+i}$ 分别表示多项式 $z^3+4z^2+5z+3$ 在 $z=-3$,$z=-1+i$ 和 $z=-1-i$ 处的根。
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function [Xo,particle]=particle_filter_u2(particle,y0,B,R,Q,N,k,u_Q,ResampleStrategy) for ii=1:N for jj=1:N Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn+gamrnd(1,1))+sqrt(Q)*randn+gamrnd(1,1); % Xsetpre(ii,jj) = process_equation(particle(ii,jj),k)+B*(sqrt(u_Q)*randn)+sqrt(Q)*randn;%采样获得N个粒子 ypart =detection_equation(Xsetpre(ii,jj),k); %预测值 vhat = y0 - ypart; weight(ii,jj)=1/(det(R)^(1/2))*exp(-1/2*vhat'*inv(R)*vhat)+ 1e-99; end %归一化 wsumii = sum(weight(ii,:)); weight_ii=weight(ii,:)./wsumii; Xset_ii=Xsetpre(ii,:); weight_pre=weight; particle_pre=Xsetpre; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_ii); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_ii); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_ii); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_ii); %多项式重采样 end %U(jj) %x(ii) weight_ii=weight_ii(outIndex); part_ii=Xset_ii(outIndex); particle(ii,:)=part_ii; weight(ii,:)=weight_ii; X_ii(ii)=mean(part_ii); end wsumjj = sum(sum(weight),2); weight_u=weight./wsumjj; weight_jj=(sum(weight_u,2))'; Xset_jj=X_ii; % 重采样 if ResampleStrategy==1 outIndex = randomR(weight_jj); %随机重采样 elseif ResampleStrategy==2 outIndex = residualR(weight_jj); %残差重采样 elseif ResampleStrategy==3 outIndex = systematicR(weight_jj); %系统重采样 elseif ResampleStrategy==4 outIndex = multinomialR(weight_jj); %多项式重采样 end weight_jj=weight_jj(outIndex); part_jj=Xset_jj(outIndex); Xo=mean(part_jj);

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