用牛顿法解这个函数z = 3.2+1.7*(6*r1+8*r2+8*r3+21*r4+6*r5+3*r6+18*r7+8*r8+6*r9)/84;

假设要求解的方程为F(r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9) = 0，其中F(r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9)为题目中给定的函数，则牛顿法的迭代公式为：

rk+1 = rk - J^-1(rk) * F(rk)

其中rk为第k次迭代的向量，J(r)为F(r)的雅可比矩阵。

对题目中给定的函数进行求导，得到其雅可比矩阵为：

J(r) = [1.7*6/84, 1.7*8/84, 1.7*8/84, 1.7*21/84, 1.7*6/84, 1.7*3/84, 1.7*18/84, 1.7*8/84, 1.7*6/84]

然后，我们需要选择一个初始解来开始迭代。假设我们选择r0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，则第一次迭代的解为：

r1 = r0 - J^-1(r0) * F(r0)

将J^-1(r0)和F(r0)代入公式中计算，即可得到r1的值。然后，我们可以继续使用迭代公式进行下一次迭代，直到达到所需的精度或迭代次数。

需要注意的是，牛顿法可能会出现迭代不收敛的情况，此时需要调整初始解或使用其他的求解方法。

相关问题

用牛顿法解这个函数z = 3.2+1.7*（6 R1+8 R2+8R3+21R4+6R5+3R6+18 R7+8 R8+6*R9）/84; 的代码

以下是使用Matlab实现牛顿法求解该函数的代码示例：

% 定义函数句柄
f = @(R) 3.2+1.7*(6*R(1)+8*R(2)+8*R(3)+21*R(4)+6*R(5)+3*R(6)+18*R(7)+8*R(8)+6*R(9))/84;

% 定义函数句柄的雅可比矩阵
J = @(R) [1.7*6/84, 1.7*8/84, 1.7*8/84, 1.7*21/84, 1.7*6/84, 1.7*3/84, 1.7*18/84, 1.7*8/84, 1.7*6/84];

% 定义初始解和迭代次数
x0 = [0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0];
max_iter = 100;

% 定义精度
tol = 1e-6;

% 迭代求解
iter = 0;
while iter < max_iter
% 计算函数值和雅可比矩阵
f_value = f(x0);
J_value = J(x0);

% 计算新的解
x1 = x0 - inv(J_value) * f_value';

% 判断是否达到精度要求
if norm(x1 - x0) < tol
break;
end

% 更新迭代次数和解
iter = iter + 1;
x0 = x1;
end

% 输出结果
if iter == max_iter
fprintf('达到最大迭代次数，无法求解\n');
else
fprintf('解为：\n');
disp(x1);
end

需要注意的是，在使用Matlab实现牛顿法时，需要定义函数句柄和雅可比矩阵句柄，并使用inv()函数求解雅可比矩阵的逆矩阵。同时，由于Matlab计算中存在数值误差，因此在判断是否达到精度要求时，应该使用向量的范数来进行比较。

用matlab写出牛顿法解这个函数z = 3.2+1.7*（6 R1+8 R2+8R3+21R4+6R5+3R6+18 R7+8 R8+6*R9）的代码/84;

可以使用Matlab的符号计算工具箱来实现牛顿法求解方程。以下是代码示例：

syms R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9

% 定义函数
f = 3.2+1.7*(6*R1+8*R2+8*R3+21*R4+6*R5+3*R6+18*R7+8*R8+6*R9)/84;

% 定义初值
x0 = [0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0];

% 定义迭代次数和精度
max_iter = 100;
tol = 1e-6;

% 迭代求解
iter = 0;
while iter < max_iter
% 计算函数值和雅可比矩阵
f_value = subs(f, [R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9], x0);
J = jacobian(f, [R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9]);
J_value = subs(J, [R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9], x0);

% 计算新的解
x1 = x0 - inv(J_value) * f_value;

% 判断是否达到精度要求
if norm(x1 - x0) < tol
break;
end

% 更新迭代次数和解
iter = iter + 1;
x0 = x1;
end

% 输出结果
if iter == max_iter
fprintf('达到最大迭代次数，无法求解\n');
else
fprintf('解为：\n');
disp(x1);
end

需要注意的是，在使用Matlab的符号计算工具箱时，需要使用符号变量来定义函数和解向量。同时，由于Matlab计算中存在数值误差，因此在判断是否达到精度要求时，应该使用向量的范数来进行比较。