迭代变量时的牛顿-拉夫森方法问题
迭代变量时的牛顿-拉夫森方法是一种用于求解方程的数值方法。它是基于牛顿迭代法的一种改进方法，通过不断迭代逼近方程的根。
牛顿-拉夫森方法的基本思想是利用函数的局部线性近似来逼近方程的根。具体步骤如下：
- 选择一个初始迭代值作为方程的近似根。
- 利用该迭代值计算函数的导数值。
- 利用函数值和导数值来计算下一个迭代值。
- 重复步骤2和步骤3，直到满足收敛条件。
牛顿-拉夫森方法的优势在于收敛速度较快，尤其适用于求解非线性方程和优化问题。它在科学计算、工程领域和金融领域等都有广泛的应用。
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我需要帮助解决一个问题。我写了一个程序，用牛顿-拉夫森法计算函数值。但是，函数还有一个我想迭代的变量，V。程序运行良好，直到外部for循环的第二次迭代，然后内部for循环一旦到达牛顿Raphson函数就不会再运行了。如果有人知道哪里出了问题，我将不胜感激。我得到的错误是:警告:解决方案不存在，因为系统不一致。for V = 1:50;
浏览 14提问于2019-11-12得票数 0
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我需要帮助弄清楚如何结合牛顿，拉夫森和高斯塞德尔方法，以求解一个非线性方程组在Matlab中。这是我的逻辑：
通过求方程的导数将系统线性化，并将其放入矩阵。首先把我对x的估计插入到第一个矩阵和最后一个矩阵中，然后每次求解H时，我将把这个步长加到之前的x猜测中，以创建一个新的x，然后插入更新的x，找到另一个H，并继续这个过程。每次迭代在新旧猜测之间都有一个错误。当误差小于公差<e
浏览 1提问于2020-04-27得票数 0
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我想问，在logistic回归中找到根的主要原因是什么(也就是为什么我们在logistic回归中使用牛顿拉夫森方法)。我理解牛顿拉夫森方法的基本原理，但我不明白寻找根或使用二阶导数的重要性。我知道牛顿·拉夫森的想法，我想知道为什么我们要用这个方法去寻找函数的零点或根呢？以逻辑回归为例，它想告诉
浏览 0提问于2018-05-02得票数 3
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如何根据A、B和C来确定方程Ax+Bsin(x)=C的初始猜想？我正在尝试用牛顿·拉夫森来解决这个问题。A、B和C将在运行时给出。
有没有比牛顿·拉夫森更有效的方法呢？
浏览 0提问于2012-04-05得票数 2
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我写了一个代码，用牛顿法(雅可比N+1 * N+1)求解高维(i=0，N)中的一个二阶非线性方程组，有两个边界条件。根据此消息来源：
“一种改进的求根方案是结合二分法和牛顿-拉夫森方法。二分法保证根(或奇点)，并用于在线性假设较差时限制牛顿-<e
浏览 1提问于2013-05-12得票数 1
为了扩展这个想法，假设我有2个32位寄存器，代表64位浮点的高位和低位。我想计算它们上的64位平方根。然而，虽然我没有64位平方根函数，但我有一个32位平方根函数。我的问题是:如果我想计算64位平方根的话，拥有一个32位平方根对我有帮助吗?还是我被困在一个像牛顿拉夫森这样的收敛循环里了？
浏览 0提问于2018-10-30得票数 0
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方法用限制域求解(根查找)函数。我试着用牛顿-拉夫森方法来解决这个问题，我意识到这些函数的输入必须是正的，因此是发散的。可能是负的，因此产生一个错误的结果并停止迭代。我能找到的唯一解决方案是彻底的信任区域方法，如是由功能的物理意义所保证
浏览 0提问于2018-03-25得票数 0
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如何有效地找到一个数的立方根？我认为可以使用牛顿-拉夫森方法，但我不知道如何通过编程来猜测初始解，以最小化迭代次数。
浏览 2提问于2011-09-19得票数 12
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我使用牛顿拉夫森+连续替代算法来执行闪蒸计算(化学过程模拟)。
当输入精度较低(如0.1 )时，该算法能很好地收敛，但当输入精度提高到0.11111或0.99999时，算法收敛性较好。当我使用带BFGS更新的拟牛顿方法时，同样的问题再次发生。如何降低代码对数值精度的敏感性？下面是一个用matlab求解Rachford-Rice方程的简单例子.当comp_ well
浏览 1提问于2017-01-25得票数 1
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我在一个简单的程序中用牛顿-拉夫森的方法计算任意给定函数的根。在这个程序中，我必须打印找到的根和迭代次数。程序本身很好，我可以找到任何给定函数的根，但是我不能正确地计算迭代次数。它总是超过最大5倍。迭代次数或比它少1次。下面是C++中的代码：#include <math.h>
#include &l
浏览 2提问于2016-10-17得票数 0
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我试图用python绘制多项式z^3-1的牛顿吸引盆地。我正在用牛顿-拉夫森迭代法绘制这张图。我想要产生的东西是这样的：
有人能建议我怎么做吗？更新1更新2
这是牛顿-拉夫森循环的代码。代码中是否有导致缓慢操作的错误？
浏览 2提问于2015-11-18得票数 3
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在求解如下形式的非线性抛物型偏微分方程时，我遇到了一个问题。(将u_x视为u w.r.t.的区别。(1)_t = a1(U(1)，x)*U(2)_t + b1(U(1)，x，U(3)) =( D1(x，U(1))*U(1)_x )_x + c1( U(1)，U(3))*U(1)_x -(1)U(2)_t = (1/r)( D2(U(2))*U(2)_r )_r -(3)
现在(3)是独立可解<
浏览 3提问于2012-10-23得票数 1
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我试图用牛顿-拉夫森方法计算一个数字的平方根。这部分比较直截了当。然而，当我想确保最终答案上返回的值总是在小数点后100位时，我似乎无法让它工作。)print("Length:", len(str(zStart)))
当起始值为15时，最后几次迭代的输出在两个平台上
浏览 5提问于2020-10-04得票数 3
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R基函数glm()采用Fishers评分法求解MLE，而glmnet则采用坐标下降法求解同样的方程。这使得执行起来很昂贵，而坐标下降可以在O(np)时间内完成同样的任务。
为什么R基函数使用Fisher评分？这种方法比其他优化方法有优势吗？坐标下降和Fisher得分比较如何？我是比较新的做这个领域，所以任何帮助或资源将是有帮助的。
浏览 0提问于2014-07-03得票数 11
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我的任务是用牛顿拉夫森和二分法在10E-7的误差范围内找到函数的根。关键是，我们知道牛顿拉夫森方法更快更有效。由于某种原因，我得出了相反的结果。虽然我知道在这两种方法中对根的最初猜测都强烈地影响了所需的迭代次数。但我在这两种算法中都加入了类似的猜测，而我的同学们也没有得到我想要的结果。<
浏览 3提问于2020-05-01得票数 1
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我需要编写一个程序，使用牛顿-拉夫森方法和猜测估计来找到平方根。牛顿-拉夫森方法的方程式为：其中n是迭代次数。赋值告诉我应该在1和指定迭代的总次数之间执行一个循环。此外，循环的每一步，“解决方案”的当前值都应该用来计算解决方案的下一个值，其形式由方程指定。提示:请记住，为变量<
浏览 2提问于2015-03-29得票数 0
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牛顿收敛法
、、
我试图用牛顿-拉夫森方法逼近多项式的根.我编写的代码如下所示：#include <math.h>
printf("The better root is %.15lf\n",h); c=h;我知道没有必要写变量这是一个更大<e
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
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