下面是一段R语言牛顿迭代法的代码函数示例,供大家参考: newtonRaphson <- function(f, df, x0, tol=1e-8, maxit=100){ # f:目标函数 # df: f的导数 # x0:初始猜测 # tol:允许误差 # maxit:最大迭代次数 x <- x0 for (i in 1:maxit){ fx <- f(x) dfx <- df(x) if (abs(fx) ...
算法的原理就是使用牛顿迭代法,用 x-f(x)/f'(x) 来不断的逼近 f(x)=a 的根。 求平方根:f(x)=x^2=a ,f'(x)= 2*x, f(x)/f'(x)=x/2,把 f(x) 代入 x-f(x)/f'(x)后有(x+a/x)/2, 现在我们选 a=5,选一个猜测值比如 2, 那么我们可以这么算 5/2 = 2.5; (2.5+2)/2 ...
依次往复迭代,直到迭代次数达到要求或满足精度要求为止。可以表示为: $x_{n+1}=x_n-\frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$ 下面我们来编写用R语言实现牛顿迭代法求根的函数。 首先我们要定义一个求导函数f.deriv()。该函数用于求给定函数的导数。 ``` f.deriv <- function(f, h = 1e-10) { function(x) ...
在R语言中,可以通过编写代码函数来实现牛顿迭代法。具体实现方法如下: 1.定义函数f(x),该函数表示要求解的非线性方程。 2.定义函数f_prime(x),该函数表示f(x)的导数。 3.定义函数newton(x0),该函数表示牛顿迭代法的主函数,其中x0为初始值。 4.在newton(x0)函数中,使用while循环进行迭代,直到满足迭代...