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1.牛顿法

1.1 牛顿法介绍

  牛顿法（Newton’s method），也被称为牛顿-拉夫森方法（Newton-Raphson method），是一种用于数值逼近根的迭代方法。它是由英国科学家艾萨克·牛顿在17世纪提出的。
  牛顿法的基本思想是通过不断迭代来逼近一个函数的根。它利用函数的局部线性逼近，通过找到切线与x轴的交点来逼近函数的根。具体而言，牛顿法使用一个初始猜测值作为起点，然后根据函数和它的导数在该点的值，计算出切线与x轴的交点作为下一个猜测值。通过不断重复这个过程，可以更接近函数的根。

1.2 算法步骤

Step1: 选择一个初始猜测值：选择一个接近函数$f(x)$零点的$x_0$。
Step2: 计算在点$x_0$处的函数值$f(x_0)$和导数$f\prime \left(x_0\right)$。
Step3: 计算穿过点$(x_0,f(x_0)$且斜率为$f\prime \left(x_0\right)$的直线与$x$轴的交点$x_1$，也就是方程$f\prime (x_0)(x-x_0)+f(x_0)=0$的解，即$x_1=x_0-\frac{f\left(x_0\right)}{f\prime \left(x_0\right)}$。
Step4: 使用牛顿法的迭代公式$x_{n+1}=x_n-\frac{f\left(x_n\right)}{f\prime \left(x_n\right)}$进行迭代，等到$f(x_n)$足够小时（可以设置一个终止条件），就认为数值解足够接近真实解，然后停止迭代。

2. 具体算例

利用牛顿法求$e^x=2$的解，选取初始点$x_0=1$，然后利用牛顿法迭代公式进行求解。
具体的python程序如下:

import numpy as np
def hanshu(x):return np.exp(x)-2
def daoshu(x):return np.exp(x)
def newtown(x0):d=hanshu(x0)count=0while d>0.000001 and count<100:x1=x0-d/daoshu(x0)x0=x1d=hanshu(x0)count+=1return x0,count
print(newtown(1))

求解结果：(0.6931475810597714, 3)
方程$e^x=2$的实际解为0.6931471805599453，可见利用牛顿法迭代了3次就得到了一个精度很高的结果，收敛速度比较快。

3.总结

牛顿法在数学和科学工程领域广泛应用，特别是在求解非线性方程、最优化问题和曲线拟合等任务中。牛顿法具有快速收敛的特点，但它对初始值的选择比较敏感，可能会陷入局部最优解。因此，在使用牛顿法时需要考虑初始值的选择和算法的收敛性分析。