数值分析作业-牛顿法和带原点的反幂法。《数值分析》第四版P288例12题和P334页第2题MATLAB程序实现

介绍了传统配电网理论线损计算方法,指出电量法和均方根法存在因未充分考虑负荷曲线变化而容易导致理论线损偏小、管理线损偏大的问题;提出采用改进牛顿法计算配电网理论线损的方案,根据某配电网各变电站24h的电量记录进行电量潮流计算,得出该配电网总线损;分别采用电量法、均方根法、改进牛顿法计算某10kV配电网线路的理论线损,结果表明,与传统配电网理论线损计算方法相比,采用改进牛顿法得出的结果更接近统计线损值。

完整最速下降法和修正牛顿法（阻尼牛顿法）matlab代码，打开即可运行

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Matlab秩1拟牛顿法程序，内附拟牛顿法函数值计算、求导数以及迭代过程程序，可用于求解非线性方程组

https://en.wikipedia.org/wiki/Newton's_method

主要介绍了python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

文档包含二分法、牛顿法解方程的具体思路以及经检验可执行的c程序

通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最终的数据 梯度下降法求解二元一次线性回归方程 import pandas as pd import

利用牛顿法求解目标函数最优解，目标函数、初始点、允许误差可以根据自己需要修改，进行测试