基于牛顿法编写函数求解方程： x^3 - x -1 = 0。要求：(1) 函数名为my_Newton；(2) 输入参数为迭代初值x0，最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl；(3) 输出结果为迭代终值x。

好的，我来为你编写该函数。以下是代码实现：

def my_Newton(x0, max_iteration, epcl):
    x = x0
    for i in range(max_iteration):
        f = x**3 - x - 1
        if abs(f) <= epcl:
            return x
        fder = 3*x**2 - 1
        x = x - f/fder
    return x

该函数使用牛顿法求解方程 x^3 - x - 1 = 0，输入参数为迭代初值x0，最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl，输出结果为迭代终值x。

你可以通过调用该函数，输入相应的参数来得到方程的解。注意，函数的返回值可能会受到初始值x0的影响，因此可能需要多次尝试不同的初始值来得到更好的结果。

相关问题

基于牛顿法编写函数求解方程： x^3 - x -1 = 0。matlab代码

可以使用matlab内置函数fzero来求解非线性方程，也可以自己编写牛顿法求解。这里提供一下使用牛顿法求解的matlab代码：

function [x, k] = newton_raphson(f, df, x0, tol, max_iter)
% f: 目标函数
% df: 目标函数的一阶导数
% x0: 初始迭代点
% tol: 迭代精度
% max_iter: 最大迭代次数

k = 0;
x = x0;
while k < max_iter
    k = k + 1;
    fx = f(x);
    dfx = df(x);
    if abs(fx) < tol
        return
    end
    x = x - fx/dfx;
end
error('达到最大迭代次数，未能达到指定精度');

使用时，可以将目标函数和一阶导数定义为函数句柄，然后传入即可。例如，对于目标方程$x^3 - x -1 = 0$，可以定义如下函数：

f = @(x) x^3 - x - 1;
df = @(x) 3*x^2 - 1;

然后调用newton_raphson函数即可求解：

[x, k] = newton_raphson(f, df, 1, 1e-6, 100);

其中，初始迭代点为1，迭代精度为1e-6，最大迭代次数为100。函数会返回方程的一个实根$x$以及迭代次数$k$。

matlab实现基于牛顿法编写函数求解方程： x^3 - x -1 = 0。要求：(1) 函数名为my_Newton；(2) 输入参数为迭代初值x0，最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl；(3) 输出结果为迭代终值x。

好的，以下是MATLAB代码实现：

function x = my_Newton(x0, max_iteration, epcl)
    x = x0;
    for i = 1:max_iteration
        f = x^3 - x - 1;
        if abs(f) <= epcl
            return;
        end
        fder = 3*x^2 - 1;
        x = x - f/fder;
    end
end

该函数使用牛顿法求解方程 x^3 - x - 1 = 0，输入参数为迭代初值x0，最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl，输出结果为迭代终值x。

你可以通过调用该函数，输入相应的参数来得到方程的解。同样地，函数的返回值可能会受到初始值x0的影响，因此可能需要多次尝试不同的初始值来得到更好的结果。