在有限元分析中，我们经常会和非线性打交道，如材料非线性、几何非线性、边界非线性。非线性有限元一直是有限元中较为困难的一部分，在非线性有限元中我们经常碰到诸如Newton-Raphson迭代法，切线刚度阵等概念，今天我们就单的介绍一下非线性吧。
这个等式是一元二次方程，解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
这里主要以简单的牛顿迭代法介绍非线性方程的求解，维基百科对“牛顿迭代法”的解释：
我们都知道，工业上的很多问题经过抽象和建模之后，本质还是数学问题。而说到数学问题就离不开方程，在数学上我们可以用各种推算、公式，但是有没有想过在计算机领域我们如何解一个比较复杂的方程？
回到正题，这个肯定不是想问你应该调用哪个函数，而是想问如何自己去实现一个这样的开方函数。
多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数
假设有一个数c，我们求它的平方根x，那么有一个等式，x^2 = c；挪到一边就是求 f = x^2 – c的根x
迭代，是一种数值方法，具体指从一个初始值，一步步地通过迭代过程，逐步逼近真实值的方法。 与之相对的是直接法，也就是通过构建解析解，一步求出问题的方法。
牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法（简称牛顿法）由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出。但是，这一方法在牛顿生前并未公开发表。 牛顿法的
这道题很明显不是让我们调用 Math.sqrt() 方法来计算，而是自己实现一个求平方根的算法。第一反应想到的方法是暴力循环求解！从 1 开始依次往后求平方数，当平方数等于 x 时，返回 i ；当平方数大于 x 时，返回 i - 1。
因为不是科班出身，所以即使编程一段时间也时常感觉自身基础知识非常不扎实，于是在最近开始补习算法和计算机理论的基础知识。
今天在刷 LeetCode 的 sqrt(x) 这道题的时候，看到别人的解法中有使用牛顿迭代法。之前也看到这个方法很多次，但都没有去了解。今天正好就这个问题来稍微整理一下：
如果输入的x>1，那么立方根一定在1到x之间，这是有序的，我们可以用二分法查找这之间三次方接近于x的值，当区间范围不超过0.0001表示找到了这个值。
$$ x1 \times x2 + x1 \times x3 + x2 \times x3 = \frac{c}{a} $$
迭代法也称辗转法，是一种逐次逼近方法，在使用迭代法解方程组时，其系数矩阵在计算过程中始终不变。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。
二分搜索：值得注意的是右边可以直接设置为j=x/2+1，因为在(x/2+1)^2 > x。
在可以用迭代算法解决的问题中，我们可以确定至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
话不多说，直接进入主题。在我看来，不管是梯度下降法还是牛顿法，它们都可以归结为一个式子，即
牛顿迭代法是一种非常简单的求解根的方法，利用该点处导数的信息，通过每一次的迭代，使得点逐渐向解靠近。
前段时间过冷水在学习中遇到了一个解非线性方程组的问题，遇到非线性方程组的的问题过冷水果断一如既往、毫不犹豫的 fsolve()、feval()函数走起，直到有人问我溯本求源的问题——非线性方程组求解算法。
但在实践中，通常会使用所谓的隐含波动率( implied volatility），该波动率是指通过期权的市场价格、运用B-S模型计算得到的波动率。但比较棘手的问题是，无法直接通过反解看涨期权定价式子或看跌期权定价式子将σ表示为变量c(或p)、S、K、r、T的函数，只能运用迭代方法求解出隐含的σ值。常用的迭代方法包括牛顿迭代法和二分查找法。
https://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method
1. 题目 用牛顿迭代法 求方程 2xxx-4xx+3x-6 的根 2. 代码示例 /* 牛顿迭代法 */ #define Epsilon 1.0E-6 /*控制解的精度*/ #include<math.h> main() { float x1,x0=1.5; x1=x0-(2*x0*x0*x0-4*x0*x0+3*x0-6)/(6*x0*x0-8*x0+3); while(fabs(x1-x0>=Epsilon) {
二分法 c++版 class Solution { public: int mySqrt(int x) { if(x==0) return 0; int left = 0; int right = 65535; int mid = 32767; //std::cout << INT_MAX<<endl; while(left < right){ if(mid< x/mid )
我们今天给大家介绍一个用来迭代的算法牛顿迭代法（Newton's method）。单变量下又称为切线法。它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。首先我们看下牛顿迭代算法的公式：
1，二分式子不可以直接 middle = (left+right）/2，这样遇到nt测试用例，可能加起来会溢出。不过这个式子也并非原始式子。
复习go语言基础的时候，看到一个算法题，求特定值的平方根（不使用特定库函数的前提下），常见的方法要么是二分法要么是牛顿法。
sqrt()函数，是绝大部分语言支持的常用函数，它实现的是开方运算；开方运算最早是在我国魏晋时数学家刘徽所著的《九章算术》被提及。今天写了几个函数加上国外大神的几个神级程序带大家领略sqrt的神奇之处。
对方程 [68e2e51cef848d1909d348e71d828c8400e.jpg] 不动点迭代法undefined原方程可转换为 [7a84526e766abd12c36903ff023681b5eca.jpg] 由不动点迭代法得 [688355d352ab40cc232b5a3e3a04ce88ad4.jpg] 牛顿迭代法undefined给定一个初始x0，做一条垂线与函数f(x)相交，得到的交点为(x0,y0)，过该点在f(x)上作一条切线，得到该切线与x轴的交点为(x1
在一般问题的优化中，最速下降法和共轭梯度法都是非常有用的经典方法，但最速下降法往往以”之”字形下降，速度较慢，不能很快的达到最优值，共轭梯度法则优于最速下降法，在前面的某个文章中，我们给出了牛顿法和最速下降法的比较，牛顿法需要初值点在最优点附近，条件较为苛刻。
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2） 取值范围，mid = left + (right - left) / 2; 可能会超过int最大取值范围，因此需设mid类型为long long（C++没ulong）
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读10分钟本文利用可视化方法，为你直观地解析牛顿迭代法。 牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。 以 Isaac Newton 和 Joseph Raphson 命名的 Newton-Raphson 方法在设计上是一种求根算法，这意味着它的目标是找到函数 f(x)=0 的值 x。在几何上可以将其视为 x
单位向量时需要用到平方根倒数，而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用，属于底层代码，因此其效率将会直接影响游戏体验。
高等数学贯穿了很多理工科的专业课，例如《工程热力学》气体做功的积分计算、《工程流体力学》光滑管道内流动速度分布（泊萧叶方程，Poiseuille，1840）的推导离不开微分方程的求解、《制冷设计》对热流迭代估算离不开非线性方程的求解。
前三篇介绍了坐标系和矩阵的数学知识，从本篇开始，我们试图运用这些知识来解决实际问题。
在讲Levenberg-Marquardt算法之前我想先谈下牛顿法和高斯牛顿法。
牛顿法，大致的思想是用泰勒公式的前几项来代替原来的函数，然后对函数进行求解和优化。牛顿法和应用于最优化的牛顿法稍微有些差别。
当我冒出这个想法的时候，其实大部分人的反映都一样1+1开根号就是啊，至于为什么，就是规定呗，当然把根号作为一种符号确实如此，但是离结果还差了很远。
以下以一个面试题为例， 题目：使用迭代法求一个数的算数平方根，给定固定的精度？ 以下是解题思路的图解
这种算法的原理很简单，我们仅仅是不断用(x,f(x))的切线来逼近方程x^2-a=0的根。根号a实际上就是x^2-a=0的一个正实根，这个函数的导数是2x。也就是说，函数上任一点(x,f(x))处的切线斜率是2x。那么，x-f(x)/(2x)就是一个比x更接近的近似值。代入 f(x)=x^2-a得到x-(x^2-a)/(2x)，也就是(x+a/x)/2
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我们平时经常会有一些数据运算的操作，需要调用sqrt，exp，abs等函数，那么时候你有没有想过：这个些函数系统是如何实现的？就拿最常用的sqrt函数来说吧，系统怎么来实现这个经常调用的函数呢？
主要使用二分法。可以多看看网上大佬的题解思路。。。 牛顿法我之前有点懵逼，不过确实厉害，学习了
在Python中，使用运算符“**”和内置模块math、cmath的函数sqrt()都可以直接计算平方根，其中运算符“**”和cmath.sqrt()可以计算负数的平方根，math.sqrt()的参数不能为负数。例如
emmmmm,好长时间没有用matplotlib，都不会画图了。先绘制一个x**3-1的函数，然后考虑在a,b之间找他的根。
好吧，我承认我标题党了，不过既然你来了，就认真看下去吧，保证你有收获。 我们平时经常会有一些数据运算的操作，需要调用sqrt，exp，abs等函数，那么时候你有没有想过：这个些函数系统是如何实现的？就拿最常用的sqrt函数来说吧，系统怎么来实现这个经常调用的函数呢？ 虽然有可能你平时没有想过这个问题，不过正所谓是“临阵磨枪，不快也光”，你“眉头一皱，计上心来”，这个不是太简单了嘛，用二分的方法，在一个区间中，每次拿中间数的平方来试验，如果大了，就再试左区间的中间数；如果小了，就再拿右区间的中间数来试。比如
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