Riccati方程迭代法求解

牛顿迭代法求解平方根 2015-05-16 10:30 2492人阅读 评论(1) 收藏 举报 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 一个实例 迭代简介 牛顿迭代法 牛顿迭代法简介 简单推导 泰勒公式推导 延伸与应用 一个实例 //java实现的sqrt类和方法 public class sqrt { public static double sqrt(double n) { if (n<0) return Double.NaN; double err = 1e

最近一个哥们,是用牛顿迭代法求解一个四变量方程组的最优解问题,从网上找了代码去改进,但是总会有点不如意的地方,迭代的次数过多,但是却没有提高精度,真是令人揪心! 经分析,发现是这个方程组中存在很多局部的极值点,是用牛顿迭代法不能不免进入局部极值的问题,更程序的初始值有关! 发现自己好久没有是用Matlab了,顺便从网上查了查代码,自己来修改一下! 先普及一下牛顿迭代法:(来自百度百科) 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson m

递推方程的求解 其实这是本人<算法设计与分析>课程回顾的内容整理,用来测试一下cnblogs上的markdown和数学公式支持...... 什么是递推方程? 对于序列\(a_0,a_1,a_2, -,a_n\),简记为\({a_n }\),一个把\(a_n\)与若干个\(a_i (i<n)\)联系在一起的等式叫做关于序列\({a_n}\)的递推方程. 为什么要学习求解递推方程? 因为对递归算法的分析离不开递推方程的求解 例如,Hanoi塔问题递归算法为: Hanoi(A, C, n):

一.非线性方程的求解 1.牛顿迭代法.牛顿迭代法的思想是根据函数f(x)的泰勒基数的前几项来寻找方程的根.牛顿迭代法具有平方收敛的速度. f(x)=f(x0)+f'(x0)(x-x0)+...(泰勒公式展开式) 根据泰勒公式展开式的前两项有: f(x)=f(x0)+f'(x0)(x-x0)=0 如果f'(x0)不等于0则: x1=x0-(f(x0)/f'(x0)) 这样通过x0得到了x1,然后根据x1进行下一次相似的计算,这样就得到牛顿法的一个迭代序列公式: xn+1=xn-(f(xn)/f'(

#include<iostream> #include<cmath> #define N 2 // 非线性方程组中方程个数.未知量个数 #define Epsilon 0.0001 // 差向量1范数的上限 #define Max 100 //最大迭代次数 #define k1 -1.22785792e-001 #define k2 1.37477946e-002 using namespace std; const int N2=2*N; int X = 0; int Y = 1

//牛顿迭代法! /* ============================================================ 题目:用牛顿迭代法求解3*x*x*x-2*x*x-16=0的近似解. ============================================================ */ #include<stdio.h> #include<math.h> #define E 1e-8 double hs(double x) {

接着上次的一篇文章:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 在上次这篇文章中,对于Logistic回归问题,我们已经写出它的最大似然函数,现在来求最大似然估计.所以对似 然函数求偏导数,得到了个方程,即 由于我们只要根据这个方程解出所有的即可,但是这不是一件容易的事,还有Logistic回归求的是最大似 然估计,我们在多元函数求极值问题中也说过,导数等于零的点可能是极大值,极小值或者非极值.所以还要靠一个 叫Hessian

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解 LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行LU分解: [L,U

转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方程组时,主要采用前面章节介绍的除法运算符“/”和“\”.如: X=A\B表示求矩阵方程AX＝B的解: X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解. 对方程组X＝A\B,要求A和B用相同的行数,X和B有相同的列数,它的行数等于矩阵A的列数,方程X＝B/A同理. 如果矩阵A不是方阵,其维数是m×n,则有: m＝