不断的分割\([a,b]\) 区间,取\([a,b]\) 的中点值\(x=(a+b)/2\) 当\(f(x)*f(a)<0?\) 时,则根在\([a,x]\) 当\(f(x)*f(b)<0\) 时,则根在\([x,b]\) 再分割\(x=(a+b)/2\) 直到\(x\)满足我们的精度,我们取\(x\) 为\(f(x)\) 4.二分法的误差: 我们取的是:第k次分割后的中间值为
对于方程 f(x)=exlnx−x2=0 ,使用二分法求根的Python代码如下: import math def func(cur_root): func = math.exp(cur_root) * math.log(cur_root) - cur_root ** 2 return func def binary(convergence, left, right): print('current acceptable error: ' + str(convergence) + '\n') ...
二分法是一种简单而直观的求根方法,适用于单调函数的根。它的基本思想是通过不断缩小根所在区间来逼近根的位置。具体步骤如下: 首先,选择一个初始区间[a, b],确保函数在这个区间内连续且函数值异号(即f(a) * f(b) < 0)。 然后,计算区间的中点c = (a + b) / 2,并计算函数在c处的值f(c)。 接下...
一般在编程语言(如C语言)中浮点类型一般是采用单精度(float)和双精度(double)来存储,float数据占用32bit,double数据占64bit。在python中是使用了双精度来存储float,没有double。
python二分法、牛顿法求根 二分法求根 思路:对于一个连续函数,左值f(a)*右值f(b)如果<0,那么在这个区间内[a,b]必存在一个c使得f(c)=0 那么思路便是取中间点,分成两段区间,然后对这两段区间分别再比较,跳出比较的判断便是精确度 # 二分法求根 # 函数为exp(x)*lnx - x**2 import math # 定义需要...
对于区间[a,b]上连续不断且f(a)·f(b)<0的函数y=f(x),通过不断地把函数f(x)的零点所在的区间一分为二,使区间的两个端点逐步逼近零点,进而得到零点近似值的方法叫二分法。 算法:当数据量很大适宜采用该方法。采用二分法查找时,数据需是排好序的。基本思想:假
本质上就是从-100开始,一个一个的尝试,尝试的方法是使用二分法,直到找到3个满足条件的根就可以终止了。知道了这个就可以尝试写出代码: def func(x,n): a,b,c,d=int(n[0]),int(n[1]),int(n[2]),int(n[3]) return (((a*x+b)*x)+c)*x+d ...