MATLAB程序分享MATLABfsolve求解非线性方程组源程序代码-MATLAB fsolve求解非线性方程组源程序代码.rar 程序代码见附件，

使用 Newton-Raphson 方法求解任意大小的非线性方程组。 雅可比矩阵是通过数值计算的； 所有计算均以数字方式执行。 简单的 MATLAB 函数接受两个输入：(1) 方程组的函数句柄，以及 (2) 计算的初始点。 默认迭代次数为 1000，但是，可以通过设置第三个输入轻松更改。

只需给出方程系数，能很方便的求解非线性方程组。

背景：如何使用python求解多元多次方程组或者非线性方程组。 原创内容，转载注明出处！请勿用于商业用途！ （上篇用python拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。博文链接如下：） python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数 python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数2月1日更新 博客文章总目录-邢翔瑞的技术博客 目录 一、多元多次方程 1.1 定义 1.2 例子 二、python求解工具包 三、scipy方法 3.1 使用sc

MATLAB求解非线性方程组 fsolve源程序代码 部分源码 function equation() global sigma mu T lambda sigma=5; %定义sigma的值 mu=0.4; %定义mu的值 T=1.7; %定义T的值 N=1;

文中给出一种解非线性超越方程组的数值方法,先用二分法原理给出解一个一元方程的流程,继而利用这个流程给出解二元方程 组的流程,再推广到 N 元的方程组中。 在数值计算过程中,通过对超越方程组的一元化处理,仅利用方程有根区间两端的函数值互为相 反数这一特性便可得到方程根, 拓展了数值计算的收敛区间, 克服了传统解法中初值难以确定的问题。 在工程可靠度的计算中, 采用本 文方法具有独特的优势。

此代码求解非线性方程组。 使用起来很实用，因为不需要输入推导矩阵（代码自行计算）。 此外，还有不确定数量的变量（没有限制）。 你可以放100万个方程！ :) 代码内部有如何使用它的说明，还有一个带有简单示例的文件夹。 希望它对你有用！ 评论和调试深受喜爱。

信息与计算科学专业——一篇适用于数值计算方法期末考试的复习笔记

本资源涵盖解多元方程组、非线性方程和常微分方程的软件组合，介绍如下： 线性方程组的数值解法： 线性方程组亦即多元一次方程组。在自然科学与工程技术中，很多问题的解决常常归结为解线性方程组，如电学中的网络问题，船体数学放样中的建立三次样条函数问题，机械和建筑结构的设计和计算等等。因此，如何利用电子计算机这一强有力的计算工具去求解线性方程组，是一个非常重要的问题。线性方程组的解法分直接（解）法{是指在没有舍入误差的假设下，经过有限步运算即可求得方程组的精确解的方法。}和迭代（解）法{是用某种极限过程去逐步逼近线性方程组精确解的方法，即是从一个初始向量x0出发，按照一定的迭代格式产生一个向量序列xk，使其收敛到方程组A*x=b的解}。该部分就是针对线性方程组求解而设计的，内容包括：线性方程组的直接解法：Gauss消去法、Gauss列主元消去法、Gauss全主元消去法、列主元消去法应用『列主元求逆矩阵、列主元求行列式、矩阵的三角分解』、LU分解法、平方根法、改进的平方根法、追赶法(解三对角)、列主元三角分解法；线性方程组的迭代解法：雅可比迭代法、高斯-塞德尔迭代法、逐次超松驰迭代法；迭代法的收敛性『正定矩阵判断、向量范数、矩阵范数、严格对角站优矩阵判断』。 非线性方程的数值解法： 在科学研究与工程技术中常会遇到求解非线性方程f(x)=0的问题。而方程f(x)是多项式或超越函数又分为代数方程或超越方程。对于不高于四次的代数方程已有求根公式，而高于四次的代数方程则无精确的求根公式，至于超越方程就更无法求其精确解了。因此，如何求得满足一定精度要求的方程的近似根也就成为了广大科技工作者迫切需要解决的问题。该部分就是针对这一问题而设计的，内容包括：二分法、迭代法、迭代加速法、埃特金加速法、牛顿切线法、弦截法。 常微分方程的数值解法： 常微分方程的求解问题在实践中经常遇到，但我们只知道一些特殊类型的常微分方程的解析解。在科学和工程问题中遇到的常微分方程的往往很复杂，在许多问题中，并不需要方程解的表达式，而仅仅需要获得解在若干点的就算解即可。因此，研究常微分方程的的数值解就很有必要。该部分就是针对这些而设计的，内容包括：欧拉(Euler)方法、龙格库塔(Runge-Kutta)方法、线性多步方法

Newton ,Secant, Bisection 三种方法解非线性方程的Matlab代码，非常完整，可直接使用，有测试函数