比较一下两种求e^x+10*x-2=0的跟到三位小数所需的计算量：（1）在区间（0，1）内用二分法；（2）用迭代法x的k+1项=（2-e^x的k项）/10，取初值x0=0.

首先，我们可以对方程e^x+10*x-2=0进行求导，得到e^x+10=0，即e^x=-10，因此在区间（0，1）内没有实根。因此，我们只考虑使用迭代法。

对于迭代法，我们可以根据题目中给出的公式x的k+1项=（2-e^x的k项）/10，取初值x0=0来计算。使用迭代法，我们可以得到如下的计算结果：

x1 = (2 - e^0) / 10 ≈ 0.18
x2 = (2 - e^0.18) / 10 ≈ 0.171
x3 = (2 - e^0.171) / 10 ≈ 0.171

因此，使用迭代法得到的根为0.171，计算量为3次计算。

相比之下，使用二分法的计算量可能会更多，因为需要不断地将区间进行二分，直到找到根。而且，由于在区间（0，1）内没有实根，因此使用二分法也无法得到正确的结果。

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c++求方程f(x)=2^x+3^x-4^x=0在[1，2]内的根，精确到10位小数

以下是使用C++求解方程f(x) = 2^x + 3^x - 4^x = 0在[1, 2]内的根，精确到10位小数的代码示例：

#include <iostream>
#include <cmath>

double func(double x) {
    return pow(2, x) + pow(3, x) - pow(4, x);
}

double bisection(double left, double right) {
    double middle;
    while (fabs(right - left) > 1e-10 || fabs(func(middle)) > 1e-10) {
        middle = (left + right) / 2;
        if (func(middle) * func(right) < 0) {
            left = middle;
        }
        else if (func(middle) * func(left) < 0) {
        right = middle;
        }
    }
    return right;
}

int main() {
    double root = bisection(1, 2);
    std::cout.precision(10);
    std::cout << "The root of the equation f(x) = 2^x + 3^x - 4^x = 0 in the interval [1, 2] is: " << root << std::endl;
    return 0;
}

用newton法如何求解方程x*e^x-1=0的过程，要求精确到第四位小数

首先，我们需要定义一个函数f(x) = x*e^x-1，然后使用牛顿法迭代求解。牛顿法的迭代公式为：x_n+1 = x_n - f(x_n)/f'(x_n)，其中f'(x)表示f(x)的导数。

对于这个方程，我们可以得到f(x) = x*e^x-1，f'(x) = e^x + x*e^x。因此，牛顿法的迭代公式为：x_n+1 = x_n - (x_n*e^(x_n)-1)/(e^(x_n)+x_n*e^(x_n))。

我们可以选择一个初始值x_0，然后使用上述迭代公式进行迭代，直到满足精度要求。假设我们选择x_0 = 1，那么迭代过程如下：

x_1 = 1 - (1*e^1-1)/(e^1+1*e^1) ≈ 0.5671
x_2 = 0.5671 - (0.5671*e^0.5671-1)/(e^0.5671+0.5671*e^0.5671) ≈ 0.7035
x_3 = 0.7035 - (0.7035*e^0.7035-1)/(e^0.7035+0.7035*e^0.7035) ≈ 0.6529
x_4 = 0.6529 - (0.6529*e^0.6529-1)/(e^0.6529+0.6529*e^0.6529) ≈ 0.6529

因此，方程x*e^x-1=0的解为x ≈ 0.6529（精确到第四位小数）。