Matlab 求根代码 包括Newton法、Secant法、Steffenson法、Aitken's法、不动点迭代法，以及包括这些方法求同一个函数时候初始猜测值和迭代次数的比较，并用图像呈现。

待辨识对象参数a=[1 -1.5 0.7]'; b=[1 0.5]';输入采用长度L=400的白噪声序列，输出 ，输入和输出数据均含不相关随机噪声，ρ（k）=1/k。利用上述递推公式，辨识系统参数。

33节点牛顿法潮流计算matlab，牛顿-拉夫逊法潮流计算的Matlab实现

我的思路是这样的： 最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍受的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。 再者我们考究一下 牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。 如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。 但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。 就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。 思路概括如下： 1。用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的） 2。在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。 3。这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。这就充分吸收各自的优点，扬长避短。得到理想的结果了。

里面有变尺度算法，牛顿法，阻尼牛顿法，最速下降法 是自己用c写的最优化实验程序 很久没动过c，而且学c时也不精 所以写的很粗糙，望见谅

采用拟牛顿法求解非线性方程组，结构完整，非线性方程组在此程序里为显示，若是隐式也可借鉴

无约束最优化问题典型算法的MATLAB代码

牛顿法，牛顿下山，割线法，高斯消去法，列主元高斯消去，LU分解法matlab源程序，实验报告（含流程图）

极坐标牛顿法潮流计算的matlab通用程序，精度较高 可以通用 收敛

[计算方法作业]利用python中matplotlib实现绘制二分法、牛顿法、弦截法图像,利用二分法、牛顿法、弦截法求方程的根，用python中matplotlib库绘制函数的图像。