抛物线法求根

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

该程序在圆环外围的块之间生成一系列抛物线。每个块代表一个唯一的数字(0-9)，并具有特定的颜色。该方法依次从无理数或超越数中取每个数字，并在每个数字的相应块到下一个数字的相应块之间绘制一条线。线条的颜色与起始块相同，透明度通过关联的alpha值设置。每一行的起点从上一行的终点开始，结束于序列中的下一个数字。抛物线的顶点位于同心环上，其半径由相邻数字之间的差异决定。数字序列省略小数点，例如，对于pi，我们使用序列314159...而不是3.14159...。对于费根鲍姆阿尔法常数，使用其正式版本。每个数字1到0的连接数因实例和序列长度而异，反映了它们在数列中的不同位置。

这段基于Matlab编写的代码，能够有效地在给定区间内快速求解函数的根，是数值分析中一种重要的求根方法。

在数值计算中，求解方程的根通常只能得到近似解。理解和量化这些近似解的误差至关重要。 误差来源 截断误差: 由算法本身引入，例如用有限项泰勒展开式逼近函数。 舍入误差: 由于计算机有限精度表示数字而产生。 误差估计方法 后验误差估计: 利用已得的近似解来估计误差，例如通过迭代残差或者相邻两次迭代结果的差值。 先验误差估计: 在计算开始前预估误差，这通常需要对问题本身和算法特性有较深入的了解。 控制和减少误差 选择合适的算法: 某些算法对特定问题或误差类型更为稳健。 提高计算精度: 例如使用更高精度的浮点数表示。 迭代终止准则: 设定合理的迭代停止条件以平衡计算成本和解的精度。

同层级类目表3-1展示了湖北省部分行政区的编码及其名称，如42 01代表武汉市，42 02代表黄石市等。该方案通过线分类法优化数据库需求设计，提升数据管理效率。

给定方程若为根，迭代过程需满足：（1）在根的某个邻域内具有直到p阶的连续导数；（2）当初值足够接近时，迭代过程是p阶收敛的。特别地，当p＝1时，要求迭代过程为线性收敛。

当方程中收敛因子p等于1时，可推出迭代公式具有局部收敛性。

使用OpenMV进行编程，构建巡线车辆，实现路径跟踪功能。

利用 MATLAB 的等值线函数，您可以创建可视化二维数据的等值线图。这些线条将数据点连接到具有相同值的点，从而提供数据分布的图形表示。