实例介绍
【实例简介】
在求解方程时，牛顿法通过函数f(x)的泰勒级数的前几项来寻找方程f(x) = 0的根。具体来说，它从一个初始点开始，利用一阶导数的信息找到函数值下降的方向进行迭代，直到找到满足精度要求的近似根。
在求解函数极小值时，牛顿法将函数进行二阶泰勒展开，并求解展开后的二次函数的极小值，以此作为新的迭代点。通过不断迭代，可以找到原函数的近似极小值点。
此外，牛顿法还分为基本的牛顿法和全局牛顿法。基本牛顿法需要初始点足够“靠近”极小点，否则可能导致算法不收敛。而全局牛顿法则通过引入Armijo搜索等策略，提高了算法的收敛性和稳定性。
总的来说，牛顿法是一种高效、快速的求解方程和函数极小值的方法，在实际应用中具有广泛的应用价值。
【实例截图】
【核心代码】
f = @(x) log(x 2) sin(x);
df = @(x) 1/(x 2) cos(x);
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