<р> Вот 2 сценарии на методе Ньютонов и методе половинного деления
<р > методы ньютоны основан на использовании производную в точке, чтобы помочь вычислить значение ближе, и это по-прежнему найти ближе и ближе значение
.
метод деления пополам, как следует из названия, вдвое расстояние между 2 точками не непрерывно, пока точка между достаточно точным.
<р> Метод деления пополам достаточно медленно по сравнению с методом ньютона, как это только половины расстояния, но метод ньютона использует градиент быстро приблизить с меньшим количеством итераций.
< h2> ньютонов Method
<р> функция х = newton_method (f_str, df_str, х0, п)% в виде F (х) = 0
<р> F = встроенный (f_str); DF = встроенный ( df_str); DISP ('Количество итераций =') DISP
(0)
<р> х = х0; х = 0;
<р> DISP ('Х =') DISP (х) DISP (' F (X) = ') DISP (F (X)) DISP (' F '' (х) = ') DISP (DF (X))
<р> для я = 1: п х = х - ( F (X) /DF (х)); если х == х DISP ('Это высокая точность достижимыми ") я = я-1; сломать конец х = хп; DISP ('Количество итераций =') DISP (я) DISP ('Х =') DISP (х) DISP ('F (х) =') DISP (F (X)) DISP (' F '' (х) = ') DISP (DF (X)) enddisp (' Количество итераций урон: ') DISP (я) в конечном
функция х = деление пополам ( f_str, x0, x1, п)% в виде F (х) = 0
<р> F = инлайн (f_str); а = х0, б = x1; DISP ('число итераций =') DISP ( 0) DISP ('а =') DISP (а) DISP ('B =') DISP (б)
<р> х = (A + B) /2; DISP ('X =') DISP (х ) DISP ('е (а) =') DISP (F (A)) DISP ('F (B) =') DISP (F (B)) DISP ('F (х) =') DISP (F (х ))
<р> для я = 1: (п), если (F (X)> 0 && F (B)> 0) || (F (X) = б х; ElseIf (F (X)> 0 && е (а)> 0) || (F (х) = х, иначе DISP ('Это высокая точность достижимыми ") я = I-1; разорвать торцевую DISP ('число итераций =') DISP (I) DISP ('а =') DISP (а) DISP ('B =') DISP (б) х = (A + B) /2 ; DISP ('х =) DISP (х) DISP (' е (а) = ') DISP (F (A)) DISP (' F (B) = ') DISP (F (B)) DISP (' F (х) = ') DISP (F (X)) enddisp (' Количество итераций урон: ') DISP (я) конец
<р >>>> Ромберга Численное интегрирование - Matlab скрипт
<р >>>> Правило Симпсона и трапециевидных Правило численного интегрирования - Matlab Сценарии
<р >>>> Секанс Метод нахождения корней - Matlab скрипт < ш>
>>>