方程根求解

利用迭代法求解方程的根 输入: 初始猜测值 x0，精度要求 eps，最大迭代次数 N0 输出: 迭代次数 i 和近似解 x，或失败信息 步骤: 设置 i = 1 当 i ≤ N0 时，执行步骤 3-6 计算： x1 = g(x0) x2 = g(x1) x = x0 - (x1 - x0)^2 / (x2 - 2x1 + x0) 如果 |x - x0| < eps> 否则，令 x0 = x，i = i + 1，返回步骤 2 如果 i > N0，则输出失败信息，表示在最大迭代次数内未找到满足精度要求的解 注意: g(x) 为原方程的等价形式，例如对于方程 f(x) = 0，可以将其改写为 x = g(x) 的形式。

【新手探索】使用Matlab编写的程序，演示了如何利用牛顿迭代法精确求解方程的根。

这是一个展示如何使用牛顿法求解根的演示。用户可以输入任意函数和初始猜测，并查看牛顿方法的每一步交互过程。除了键盘输入外，还支持通过鼠标拖动来调整初始猜测，图形会实时更新。这种方法为理解初始猜测与根查找过程的关系提供了独特而生动的视角。

借助 Matlab 工具，探索求解微分方程的方法。本教程涵盖解析解和数值解的求解技巧，并提供实例和实验作业，加深理解。

这份PPT详细介绍了MATLAB如何应用于求解差分方程，内容设计精良。

(2)求多项式的根：以多项式2x^4-5x^3+6x^2-x+9=0为例，计算其所有根。p=[2,-5,6,-1,9] roots(p) %得到多项式的根 (3)因式分解：例如，通过syms x进行因式分解x^9-1结果为：ans =(x-1)(x^2+x+1)(x^6+x^3+1)

在本教程中，我们将演示如何使用MATLAB求解多项式的全部根。假设我们有多项式 p = [2,0,-3,71,-9,13]，使用 roots(p) 可以得到根 x = -3.4914, 1.6863 + 2.6947i, 1.6863 - 2.6947i, 0.0594 + 0.4251i, 0.0594 - 0.4251i。

【功能演示-1】求方程的全部根。 p = [2, 0, -3, 71, -9, 13]; % 建立多项式系数向量 x = roots(p); % 求根 结果：x = -3.49141.6863 + 2.6947i1.6863 - 2.6947i0.0594 + 0.4251i0.0594 - 0.4251i

阐述了Matlab在解决微分方程及数学建模中的应用实例。

MATLAB 遗传算法程序 该程序采用遗传算法，能够求解任意方程。