它是一种使用牛顿法求解 x 和 y 的两个非线性方程的数值方法。 它绘制了这两个函数以帮助用户决定使用 x 和 y 的哪些初始猜测。 它要求用户对x和y进行初始猜测，还可以让用户选择使用哪种终止标准，无论是指定的％相对误差还是多次迭代。

经常在一些群里看见有人问非线性方程求解的问题，发现有的人长时间重复的问同样的问题，看来是不得法，往往又面临毕业，我忍不住就像帮他们一一把，所以抽空写了这个小文，希望能对需要的人有所帮助，类似的文章写过几篇，但是都是针对具体人的具体问题，略显不够全面，这次彻底整理了一下。

使用 Newton-Raphson 求解非线性方程组

非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题，大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。但是对于很多非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。本文结合遗传算法和经典算法的优点，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性，有效地克服了经典算法的初始点敏感问题；同时在遗传算法中引入经典算法（Powell法、拟牛顿迭代法）作局部搜索，克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点。选择了几个典型非线性方程组，从收敛可靠性、计

MATLAB求解非线性方程组 fsolve源程序代码

函数 LMFsolve.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 许多年前，标准的 Levenberg-Marquardt 算法由 Fletcher 修改并用 FORTRAN 编码。 LMFsolve 是其在 MATLAB 中实现的本质上的缩短版本，并通过将迭代参数设置为选项进行了补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 在它旁边，雅可比矩阵的有限差分近似作为嵌套子函数以及用于显示中间结果的函数附加到它。 函数的调用相当简单： [x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options

此程序使用牛顿迭代法求解一个非线性方程组，该方程组的形式如下： 0.5cost+u+v+w-x=2.67 t+0.5sinu+v+w-y=1.07 0.5t+u+cosv+w-x=3.74 t+0.5u+v+sinw-y=0.79 求解的精度为10E-12.可以参考。

用于求解非线性方程组的牛顿法和拟牛顿法的python源代码示例

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非线性方程组的牛顿迭代法，提供一种在给定区域下的求其根的方法。通过建立方程组，雅克比行列式矩阵以及迭代程序。本资源提供一个三元非线性方程组的求根方法。相互学习，共同进步。