function NewtonRaphson(f, df, x0, epsilon, max_iter): for i from 0 to max_iter: if abs(f(x0)) < epsilon: return x0 x0 = x0 - f(x0)/df(x0) raise error("Failed to find root within max_iter iterations") # f: 目标函数 # df: 目标函数的导函数 # x0: 初始近似值 # eps...
牛顿法 对一个性质良好的函数[公式] ，我们任取一个点 [公式] ，对函数作泰勒展开得到 [公式]对于函数的零点[公式] ，有 [公式] ，将这个值代入到上式中 [公式]如果假设点[公式] 与零点 [公式] 充分接近，那么 [公式]忽略高阶小量 [公式]对该式进行变形，则可得到 [公式]根据这个式子，构...
utfj最大割线或Newton-Raphson方法,如数值方法 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 由一种数字的方法所作的 utFj 最大例如 secant 或牛顿-Raphson 的方法 翻译结果3复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 utFj 最大数值的方法如咬合或 Newton–Raphson 方法 ...
def test_derivatives(loss, x0, y_true): # Check that gradients are zero when the loss is minimized on 1D array # using the Newton-Raphson and the first and second order derivatives # computed by the Loss instance. loss = _LOSSES[loss]() y_true = np.array([y_true], dtype=np.floa...
The second order Newton (also called Newton-Raphson) I.F. (2ndNR) is given by 𝜓2𝑛𝑑𝑁𝑅(𝑥)=𝑥−𝑢(𝑥),𝑢(𝑥)=𝑓(𝑥)𝑓′(𝑥). (5) The 2ndNR I.F. is a is 1-point I.F. with 2 functions evaluations and it satisfies the Kung-Traub conjecture ...