非线性方程组迭代法的matlab实现详细说明
牛顿迭代法：
function[x0,n]=newton(fx,dfx,x0,tol,N)
% 牛顿迭代法
% 第一个参数 fx 是关于变量x的所要的函数表达式.
% 第二个参数 dfx 是fx的一阶导数.
% x0 是迭代初始值.
% tol 是迭代误差限.
% N 最大迭代次数.
x=x0;f0=eval(fx);df0=eval(dfx);
n=0;
disp('[ n xn xn+1 delta ]');
while n
x1=x0-f0/df0;
x=x1;f1=eval(fx);df1=eval(dfx);
delta=abs(x0-x1);
% X=[n,x0,x1,delta];
disp(X)； %用于显示中间结果
if delta fprintf（'迭代计算成功'） return else n=n+1; x0=x1;f0=f1;df0=df1; end end if n==N+1 fprintf（'迭代计算失败 '） end 另外两个在此基础上稍作改动就可以了。 给你一个完整版： % 牛顿法解非线性方程组 function main() clc; clear all; 本文档主要讲述的是Matlab语言的特点；Matlab具有用法简单、灵活、程式结构性强、延展性好等优点，已经逐渐成为科技计算、视图交互系统和程序中的首选语言工具。特别是它在线性代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、动态系统仿真等方面表现突出，已经成为科研工作人员和工程技术人员进行科学研究和生产实践的有利武器。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看 f = @(x)log(x+sin(x)）； % 测试函数 df = @(x)(1+cos(x))/(x+sin(x)）； % 导数函数 x0 = 0.1； % 迭代初值 x = TestNewton(f, df, x0) % 牛顿法解 function x = TestNewton(fname, dfname, x0, e, N) % 用途：Newton迭代法解非线性方程f(x)=0 % fname和dfname分别表示f(x)及其导函数的M函数句柄或内嵌函数表达式 % x0为迭代初值，e为精度（默认值1e-7） % x为返回数值解，并显示计算过程，设置迭代次数上限N以防发散（默认500次） % 输入参数 if nargin
N = 500; end if nargin
e = 1e-7; end x = x0； % 初值 x0 = x+2*e； % 浮动 k = 0； % 步数 fprintf('x[%d]=%12.9f\n', k, x) % 打印信息 while abs(x0-x)>e & k k = k+1； % 记录步数 x0 = x； % 更新x(k) x = x0 - feval(fname,x0)/feval(dfname,x0)； % 更新x(k+1) fprintf('x[%d]=%12.9f\n', k, x) % 打印信息 end if k == N fprintf（'已达到迭代次数上限'）； % 迭代结束 end 结果：MATLAB用牛顿迭代解非线性方程的程序
