Para obter mais informações sobre as entradas de ver o outro script Matlab no método secante
Aqui
métodos de Newton é baseado no uso do derivado em um ponto para ajudar a calcular um valor mais próximo e este continua a encontrar um valor cada vez mais perto.
O método de bissecção, como o nome sugere, metades a distância entre 2 pontos continuamente até o ponto no meio é precisa o suficiente.
O método bisection é bastante lento em comparação com método newtons como ele só metades a distância, ainda newtons método usa o gradiente para aproximar rapidamente com menos iterações.
< h2> Método Newtons
função x = newton_method (f_str, df_str, x0, n)% sob a forma f (x) = 0
f = inline (f_str); df = inline ( df_str); disp ('Número de iterações =') disp
(0)
x = x0; xn = 0;
disp ('Xn =') disp (x) disp (' f (x) = ') disp (f (x)) disp (' f '' (x) = ') disp (df (x))
for i = 1: n xn = x - ( f (x) /DF (x)); if x == xn disp ('Este é o máximo rigor possível ") i = i-1; quebrar final x = xn; disp ('Número de iterações =') disp (i) disp ('Xn =') disp (x) disp ('f (x) =') disp (f (x)) disp (' f '' (x) = ') disp (df (x)) enddisp (' Número de iterações Feito: ') disp (i) terminar
função x = bisection ( f_str, x0, x1, n)% sob a forma f (x) = 0
f = inline (f_str); a = x0; b = x1; disp ('Número de iterações =') disp ( 0) disp ('a =') disp (a) disp ('b =') disp (b)
X = (a + b) /2; DISP ('x =') disp (X ) disp ('f (A) =') disp (f (A)) disp ('f (b) =') disp (f (b)) disp ('f (x) =') disp (f (x ))
for i = 1: (n) if (f (x)> 0 && f (b) 0>) || (f (x) = b x; elseif (f (x)> 0 && f (a)> 0) || (f (x) = x um, senão disp ('Este é o máximo rigor possível ") i = i-1; quebrar disp final ('Número de iterações =') disp (i) disp ('a =') disp (a) disp ('b =') disp (b) X = (a + b) /2 ; disp ('x =') disp (x) disp ('f (a) =') disp (f (a)) disp ('f (b) =') disp (f (b)) disp ('f (x) = ') disp (f (x)) enddisp (' Número de iterações Feito: ') disp (i) end
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