该函数采用三个输入参数（函数和属于区间的两个初始猜测）。 迭代后，它返回函数的根。 第四个输入参数是更改循环的停止条件。

Newton-Raphson 算法要求每次迭代对两个函数（函数及其导数）进行评估。 如果它们是复杂的表达式，则需要花费大量精力进行手工​​计算或大量 CPU 时间进行机器计算。 因此，希望有一种收敛的方法清除所有液晶显示器tol=0.01; x0=1； x1 = 2; x=-3:0.1:3; y=x.^3-3*x+1; f=@(x)x^3-3*x+1; 情节（x，y） 网格开启z =secant(f,x0,x1,tol); 参考： https : //mat.iitm.ac.in/home/sryedida/public_html/caimna/transcendental/iteration methods/secant/secant.html

secant_method 使用割线法计算单变量函数的根。 句法 root = secant_method(f,x0) root = secant_method(f,x0,TOL) root = secant_method(f,x0,[],imax) root = secant_method(f,x0,TOL,imax) root = secant_method(__,'all') 描述 root = secant_method(f,x0)返回函数的根 由函数句柄f指定，其中x0是根的初始猜测。 默认容差和最大迭代次数分别为TOL = 1e-12和imax = 1e6 。 root = secant_method(f,x0,TOL)返回函数的根 由函数句柄f指定，其中x0是根的初始猜测， TOL是容差。 默认的最大迭代次数为imax = 1e6 。 root

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

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。