matlab迭代法求解方程x^3-x^2-x-1=0

可以使用 MATLAB 中的迭代法函数 `fzero` 来求解这个方程。具体步骤如下：

1. 定义一个匿名函数，表示要求解的方程：`f = @(x) x^3 - x^2 - x - 1`。

2. 选择一个初始点作为迭代的起点，例如：`x0 = 1`。

3. 调用 `fzero` 函数，传入函数句柄和初始点：`x = fzero(f, x0)`。

完整的 MATLAB 代码如下：

f = @(x) x^3 - x^2 - x - 1;
x0 = 1;
x = fzero(f, x0);
disp(x);

运行结果为：

1.8393

因此，方程的一个实根约为 1.8393。

相关问题

用牛顿迭代法求解方程x^3+x^2-3*x-3的matlab程序实现

可以用Matlab自带的`fzero`函数来求解非线性方程，也可以自己实现牛顿迭代法的程序。以下是用牛顿迭代法求解方程x^3+x^2-3*x-3的Matlab程序实现：

% 设置初始值和迭代次数
x0 = 1; % 初始值
maxiter = 100; % 最大迭代次数

% 定义函数及其导数
f = @(x) x^3 + x^2 - 3*x - 3;
df = @(x) 3*x^2 + 2*x - 3;

% 迭代计算
for i = 1:maxiter
    x1 = x0 - f(x0)/df(x0); % 计算新的迭代值
    if abs(x1-x0) < 1e-6 % 如果迭代值已经趋于稳定
        break; % 结束迭代
    end
    x0 = x1; % 更新迭代值
end

% 输出结果
if i == maxiter
    disp('迭代次数已达到最大值，未能收敛');
else
    fprintf('方程的解为：%f\n', x1);
end

上述程序中，我们首先设置了初始值和最大迭代次数，然后定义了函数及其导数。在迭代计算中，我们使用了牛顿迭代公式，直到迭代值已经趋于稳定或者达到了最大迭代次数才结束迭代。最后输出结果。

需要注意的是，牛顿迭代法的收敛性与初始值的选取有很大关系，有些情况下可能会出现迭代过程不收敛的情况。

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$k$。