1.初始点x0的选择；2.迭代次数k；3.每次迭代后得到的解x(k)。接下来，我们可以通过以下步骤来计算牛顿迭代收敛阶数：1.确定收敛条件：通常情况下，我们会设定一个阈值ε，当|x(k+1)-x(k)|2.计算收敛次数：记录每次迭代后得到的解x(k)，直到满足收敛条件为止。此时，我们可以得到迭代次数k。3...
牛顿迭代法的收敛阶数 通过一定的迭代公式得到x(k+1)=g(xk)，若记ek＝|xk－x*|，其中x*是f(x)＝0的根。ek就是度量迭代序列{xk}与真解之间的距离，ek＝0表示已经得到真解。f(x)满足一定的条件，则{xk}二次收敛到x*，大致上说就是ek约为e(k－1)^2，这是一个收敛很快的方法。因为你...
登录/注册高维割线法的收敛阶该如何计算? [图片] [图片] 数值结果: 1维1.62 2维1.50 3维1.43 4维1.37 5维1.31 6维1.28 7维1.26 10维1.21 20…显示全部 关注者1 被浏览179 关注问题写回答 邀请回答 好问题 8 条评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答 下载知乎客户端...
ek就是度量迭代序列{xk}与真解之间的距离,ek=0表示已经得到真解。 f(x)满足一定的条件,则{xk}二次收敛到x*,大致上说就是ek约为e(k-1)^2,这是一个收敛很快的方法。因为你想,比如e1=0.1,则e2约为0.01,e3约为10^(-4),e4约为10^(-8),e5约为10^(-16),只需几步迭代就能得到解的一个有效位数...
牛顿迭代法的收敛阶可以通过计算其雅可比矩阵的特征值来确定。一般来说，如果雅可比矩阵的所有特征值都大于1，那么牛顿迭代法的收敛阶为p+1，其中p是特征值的最大值减1；如果雅可比矩阵的所有特征值都小于1，那么牛顿迭代法的收敛阶为p+1，其中p是特征值的最小值加1；如果雅可比矩阵的特征值中既有...