这段代码首先定义了一个初始猜测值`x0`,并设置了容忍误差`tol`和最大迭代次数`max_iter`。然后,通过一个循环进行迭代计算,每次迭代中计算函数值`f`和雅可比矩阵`J`,并检查是否满足收敛条件。如果满足,则输出解并结束程序;否则,根据牛顿-雅可比迭代公式更新解的估计值。如果达到最大迭代次数仍未收敛,则输出提示信息。
牛顿-雅可比迭代法是一种用于求解非线性方程和非线性方程组的数值方法。这种方法结合了牛顿法和雅可比矩阵的概念,旨在通过迭代方式逼近方程的根。牛顿法依赖于泰勒展开和线性近似来快速找到方程根的近似值,而雅…
在实际操作中，步骤如下：选定初始猜测值 [公式]，接着计算该点的雅可比矩阵和函数值。接着，通过求解线性方程组 [公式] 寻找下一步的调整量。然后，更新猜测值，继续这个过程直到达到收敛条件或达到最大迭代次数。相较于牛顿法，牛顿-雅可比法适用于多变量且非线性的复杂问题。以方程组 [公式] 为例...
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