解非线性方程（组）的Newton方法的matlab实现

我们常用的插值方式一般为线性插值，很多时候不满足实际需要，牛顿插值是一种很好用的方法，自己通过matlab写了一个牛顿插值方法，有需要的小伙伴可以借鉴一下，有更好的方法可以一起交流哦

该程序计算 2 个变量的非线性方程组的根。 这是一个脚本文件，您只需在命令窗口中写入“>>newton2v2”，程序就会询问所需的功能和其他元素。 我的意思是“引号”是单引号，像这样： ' 。 我将不胜感激任何评论。 我也有这个程序用于 3, 4 ,5 个变量，并且可以扩展到任意数量的变量

实时控制器中的倒数计算在计算上非常昂贵。 倒数的牛顿-拉夫森近似以牺牲精度为代价节省了计算成本。 如果计算输入信号的倒数，并且信号本身从一个执行周期到下一个执行周期的变化有限，则先前计算的 Newton-Raphson 倒数用作对新迭代的初始“猜测”。 这导致准确性的大幅提高。 迭代次数可以根据需要的精度进行修改。 可以在以下位置找到分析： 福勒、DL 和詹姆斯 E. 史密斯。 “通过倒数近似实现除法的准确、高速实现。” 第 9 届计算机算术研讨会论文集。 IEEE，1989 年。

非线性方程组求解的Newton法和拟Newton法的比较，董伟，，在现代科研过程或工程技术中，常常会遇到非线性代数方程组的问题, Newton法和拟Newton法是求解非线性方程组的常用方法，Newton法有着较�

高斯牛顿 . datasets.py - 非线性回归问题。 gaussnewton.py简单的非线性最小二乘问题求解器。 graph.py图形生成脚本。 img/ -由graph.py生成的graph.py 。 要求 Python 2.7 NumPy 象征 Matplotlib

求解波色散关系sig^2 = g*wk*tanh(wk*h) 在哪里g = 重力 [L/T^2] h = 水深 [L] sig = 相对角频率 [rad/T] sig = wa - wk*cos(wd)*u - wk*cos(wd)*v = wa - wk*uk [rad/T] uk = cos(wd)*u + sin(wd)*v [L/T] u = x 方向的当前速度 [L/T] v = y 方向的当前速度 [L/T] Newton-Raphson 方法由下式给出wk(n+1) = wk(n) - f(k(n))/fp(k(n)) 在哪里f = g*wk*tanh(wk*h) - sig^2 fp = g*(tanh(wk*h) - h*wk*(tanh(wk*h)^2-1)) + 2*uk*sig 使用进行初步猜测郭, J. (2002) 波浪色散的简单显式解, 海岸工程, 46

牛顿Newton插值 MATLAB源程序代码.7z

PyTorch最小化 Pytorch-minimize表示一组实用程序，用于最小化PyTorch中一个或多个变量的标量函数。 它受到SciPy的optimize模块和MATLAB的极大启发。 与SciPy和MATLAB不同，无需提供jacobian和hessian函数来进行pytorch最小化求解器，并且永远不会使用数值近似。 CPU和CUDA均受支持。 目前，仅实现了不受约束的最小化例程。 作者：鲁本·费曼（Reuben Feinman） 乍看上去： import torch from fmin import minimize def rosen ( x ): return torch . sum ( 100 * ( x [..., 1 :] - x [..., : - 1 ] ** 2 ) ** 2 + ( 1 - x [...

IEEE 57 总线系统的潮流分析