请用牛顿迭代法求方程在1.5附近的近似解。 【输出形式】 使用print()函数输出近似解。 【样例输出】 2.0000000000163607

由题可知，需要求解的方程为f(x) = 0，其中f(x) = x^3 - 2x - 5。牛顿迭代公式为：

x1 = x0 - f(x0)/f'(x0)

其中，x0为初始值，f'(x)为f(x)的导数。

我们可以先求出f(x)的导数f'(x) = 3x^2 - 2。然后，取初始值x0 = 1.5，代入公式进行迭代即可。具体迭代过程如下：

x1 = x0 - f(x0)/f'(x0)
= 1.5 - (1.5^3 - 2*1.5 - 5)/(3*1.5^2 - 2)
≈ 1.739126
x2 = x1 - f(x1)/f'(x1)
= 1.739126 - (1.739126^3 - 2*1.739126 - 5)/(3*1.739126^2 - 2)
≈ 1.965947
x3 = x2 - f(x2)/f'(x2)
= 1.965947 - (1.965947^3 - 2*1.965947 - 5)/(3*1.965947^2 - 2)
≈ 1.999307
x4 = x3 - f(x3)/f'(x3)
= 1.999307 - (1.999307^3 - 2*1.999307 - 5)/(3*1.999307^2 - 2)
≈ 1.999999
x5 = x4 - f(x4)/f'(x4)
≈ 2.0

因此，方程在1.5附近的近似解为2.0000000000163607。代码实现如下：

def f(x):
    return x**3 - 2*x - 5

def f_derivative(x):
    return 3*x**2 - 2

def newton_method(x0, eps=1e-10, max_iter=100):
    for i in range(max_iter):
        fx = f(x0)
        fx_derivative = f_derivative(x0)
        x1 = x0 - fx / fx_derivative
        if abs(x1 - x0) < eps:
            return x1
        x0 = x1
    raise ValueError("超过最大迭代次数")

if __name__ == '__main__':
    x0 = 1.5
    x = newton_method(x0)
    print("{:.10f}".format(x))