#includeiostream.h
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#includemath.h
#includeconio.h
const int N=200;
//带入原函数后所得的值
double f(float x)
{
return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);
}
//带入一阶导函数后所得的值
double f1(double x)
{
return (3*x*x-3.6*x+0.15);
}
//牛顿迭代函数
double F(double x)
{
double x1;
x1=x-1.0*f(x)/f1(x);
return (x1);
}
void main()
{
double x0,D_value,x1,y[4];
int k=0,count=0;
for(;;)
{
if(count==3)break;
cout"输入初始值:";
cinx0;
do
{
k++;
x1=F(x0);
D_value=fabs(x1-x0);
x0=x1;
}
while((D_value0.000005)(k=N));
for(int j=0,flag=0;jcount;j++)
{
if(fabs(y[j]-x1)0.000005)
{ flag=1;
cout"该数值附近的根已经求出，请重新换近似值"endl;
break;
}
}
if(flag==1)
continue;
else
{
cout"方程的一个根："x1","" 迭代次数为："kendl;
y[count]=x1;
count++;
}
//else
//cout"计算失败!"endl;
}
}
//你的程序其实没问题，牛顿迭代法本身循环一次只能找到一个答案，只要再建一个循环控制使
//用迭代法的次数和判断根的个数就行。我又加了一个判断是否有重复的根的循环。
//希望能对你有所帮助。
拉格朗日插值Python代码实现
1. 数学原理
对某个多项式函数有已知的k+1个点，假设任意两个不同的都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为：
其中每个lj(x)为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为：
2. 轻量级实现
利用
直接编写程序，可以直接插值，并且得到对应的函数值。但是不能得到系数，也不能对其进行各项运算。
123456789101112
def h(x,y,a): ans=0.0 for i in range(len(y)): t=y[i] for j in range(len(y)): if i !=j: t*=(a-x[j])/(x[i]-x[j]) ans +=t return ansx=[1,0]y=[0,2]print(h(x,y,2))
上述代码中，h(x,y,a)就是插值函数，直接调用就行。参数说明如下：
x,y分别是对应点的x值和y值。具体详解下解释。
a为想要取得的函数的值。
事实上，最简单的拉格朗日插值就是两点式得到的一条直线。
例如：
p点(1,0)q点(0,2)
这两个点决定了一条直线，所以当x=2的时候，y应该是-2
该代码就是利用这两个点插值，然后a作为x=2调用函数验证的。
3. 引用库
3.1 库的安装
主要依赖与 scipy。官方网站见：
安装的方法很简单，就是使用pip install scipy 如果失败，则将whl文件下载到本地再利用命令进行安装。
可能如果没有安装numpy
3.2 库的使用
from scipy.interplotate import lagrange
直接调用lagrange(x,y)这个函数即可，返回 一个对象。
参数x,y分别是对应各个点的x值和y值。
例如：(1,2) (3,5) (5,9)这三个点，作为函数输入应该这么写：
x＝[1,3,5]
y =[2, 5, 9]
a=lagrange(x,y)
直接输出该对象，就能看到插值的函数。
利用该对象，能得到很多特性。具体参见：
a.order得到阶
a[]得到系数
a()得到对应函数值
此外可以对其进行加减乘除运算
3.3 代码实现
1234567 from scipy.interpolate import lagrangex=[1,2,3,4,7]y=[5,7,10,3,9]a=lagrange(x,y)print(a)print(a(1),a(2),a(3))print(a[0],a[2],a[3])
结果是：
class 'numpy.lib.polynomial.poly1d' 4
4 3 2
0.5472 x - 7.306 x + 30.65 x - 47.03 x + 28.13
5.0 7.0 10.0
28.1333333333 30.6527777778 -7.30555555556
解释：
class 'numpy.lib.polynomial.poly1d' 4
这一行是输出a的类型，以及最高次幂。
4 3 2
0.5472 x - 7.306 x + 30.65 x - 47.03 x + 28.13
第二行和第三行就是插值的结果，显示出的函数。
第二行的数字是对应下午的x的幂，如果对应不齐，则是排版问题。
5.0 7.0 10.0
第四行是代入的x值，得到的结果。
也就是说，用小括号f(x)的这种形式，可以直接得到计算结果。
28.1333333333 30.6527777778 -7.30555555556
t,a,r=0,1,0
while a=100:
空if t==0:
空空r,t=r+a,1
空else:
空空r,t=r-a,0
空a+=2
print r
以f（x）=3x^2-e^x为例，以下为C++代码：
#includeiostream
{
double x;
cout"输入du初始迭代zhi值:"endl;
cinx;
while(abs(f(x))0.00001) x=x-f(x)/fd(x);
cout"计算结果: x="x", f(x)="f(x)endl;
system("pause");
return 0;
运行结果：输入0.9，输出daox=0.910008, f(x)=6.36005e-009
扩展资料：
根据PEP的规定，必须使用4个空格来表示每级缩进（不清楚4个空格的规定如何，在实际编写中可以自定义空格数，但是要满足每级缩进间空格数相等）。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过，但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。
参考资料来源：百度百科-Python
pip install future
from __future__ import division, unicode_literals, print_function
from future.utils import python_2_unicode_compatible
import re
@python_2_unicode_compatible
class P(object):
def __init__(self,a):
self.a=a
def __add__(self,p):
a,b=self.a, p.a
if len(self.a)len(p.a):
a,b=b,a
for i in range(len(b)):
a[i]+=b[i]
return P(a)
def der(self):
a=[]
for i,j in enumerate(self.a,1):
a.append(i*j)
return self._getStr('dP(x)/dx = ',a)
def ind(self):
a=[]
for i,j in enumerate(self.a,1):
a.append(i/j)
return self._getStr('P(x)dx = ',['c']+a)
def _getStr(self,prefix='P(x) = ',a=None):
if not a:
a=self.a
s=''
for i,j in enumerate(a):
if j:
if 0==i:
s=j
else:
if not s:
s='{}x^{}'.format(j,i)
else:
s='{} + {}x^{}'.format(s,j,i)
if not s:
s='0'
s=re.sub(r'x\^1 ','x ',s)
s=re.sub(r'^1x| 1x',' x',s)
return '{}{}'.format(prefix,s)
def __str__(self):
return self._getStr()
def main():
p1=P([1,2,3])
p2=P([0,1,0,1,6,77,8])
print('p1:',p1)
print('p2:',p2)
print('p1+p2:',p1+p2)
print('derivative of p1:',p1.der())
print('indefinite of p2:',p2.ind())
if __name__=='__main__':
main()
he = 0
for n in range(0,100):
if (n % 2 == 0):
he += 2 * n +1
else:
he -= 2 * n + 1
print(he)
代码这样就差不多了
