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[计算方法作业]用Python的Matplotlib绘制二分法、牛顿法和弦截法的图像

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简介:
本作业使用Python的Matplotlib库,通过编程实现并可视化了二分法、牛顿法及弦截法求解非线性方程的过程,以图像形式直观展示每种方法的特点与差异。 使用Python中的matplotlib库实现绘制二分法、牛顿法和弦截法的图像,并利用这三种方法求解方程的根。同时,用matplotlib库来绘制函数的图形。

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客服
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  • []PythonMatplotlib
    优质
    本作业使用Python的Matplotlib库,通过编程实现并可视化了二分法、牛顿法及弦截法求解非线性方程的过程,以图像形式直观展示每种方法的特点与差异。 使用Python中的matplotlib库实现绘制二分法、牛顿法和弦截法的图像,并利用这三种方法求解方程的根。同时,用matplotlib库来绘制函数的图形。
  • 、简化MATLAB实现
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    本文介绍了二分法、牛顿法及其简化版本以及弦截法在求解非线性方程中的MATLAB编程实现,提供了详细的代码示例和算法原理。 采用以下方法计算115的平方根,并精确到小数点后六位:(1)二分法,选取求根区间为[10, 11];(2)牛顿法;(3)简化牛顿法;(4)弦截法。绘制横坐标分别为计算时间和迭代步数时的收敛精度曲线。
  • 在非线性程中
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    本文探讨了二分法、牛顿法及弦截法求解非线性方程的应用与比较,分析各自算法特点及其适用场景。 大学的一次数值分析作业要求使用C++完成。首先需要编写非线性方程求根算法的程序(从二分法、牛顿法或弦截法中选择一种),确保解的误差不超过设定的标准,并输出所求得的非线性方程根的近似值。其次,利用上述编制好的程序来解决特定区间内的非线性方程问题,在本例中是要求在给定区间内找到满足误差标准 的解。
  • 使迭代求解
    优质
    本项目探讨了三种经典的数值分析方法——牛顿迭代法、弦截法和二分法,以高效准确地求解非线性方程的根。通过比较这三种算法在不同情况下的表现,旨在为实际问题提供优化选择。 ### 目的 1. 通过使用牛顿迭代法、弦截法和二分法求解方程根的方法进行程序设计,使学生能够更加系统地理解和掌握C语言中的函数间参数传递方法以及数组与指针的应用技巧。同时培养学生利用所学知识解决实际数学问题的能力,并学会查阅资料及工具书。 2. 提高建立程序文档、归纳总结等能力的培养; 3. 进一步巩固和灵活运用《计算机文化基础》课程中关于文字处理、图表分析、数据整理以及应用软件之间图表与数据共享等方面的信息技术综合处理技能。 ### 基本要求 1. 使用模块化设计的思想,用C语言完成程序的设计。 2. 分别编写牛顿迭代法、弦截法和二分法求根的函数,并将它们分别保存在不同的.CPP文件中; 3. 在VC++6.0环境下进行调试,掌握并能够独立解决问题的方法; 4. 程序调试完成后整理文档,并添加必要的注释。 ### 方法介绍 #### 牛顿迭代法 适用于解方程\[f(x) = a_0x^n + a_1x^{n-1}+\cdots+a_{n-2}x^2 +a_{n-1}x + a_n=0\],在点$x=x_0$附近的根。迭代公式为:\[ x_{n+1}= x_n - \frac{f(x_n)}{f(x_n)}\] 精度要求:$\epsilon = |x_{n+1}-x_n|< 1.0e^{-m}$,其中$m=6$。 #### 二分法 选取两点$x_1$和$x_2$来判断区间$(x_1, x_2)$内是否存在实根。如果$f(x_1) \cdot f(x_2)<0$,则该区间存在一个实根。 取中点$x = (x_1 + x_2)/2$,根据新的条件继续重复上述步骤直到满足精度要求:$\left|x_{1}-x_{2}\right|< 10^{-6}$。 #### 弦截法 选取两点$x_1$和$x_2$并计算$f(x_1)$与$f(x_2)$连线与x轴的交点作为新的迭代值。之后根据判断条件舍弃部分区间,直到两次连续求出的根之间的差值小于$10^{-6}$为止。 ### 实验内容 使用上述三种方法分别解方程\[f(x) = x^3 - 2x^2 +7x+4=0\]。初始条件如下: - 牛顿迭代法:初值$x_0=0.5$; - 弦截法:两点的初始位置分别为$x_1=-1, x_2=1$; - 二分法:两点的初始位置为$x_1=-1, x_2=0$。 精度要求同上。
  • 、简单迭代、Aitken
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    本课程详细介绍了五种求解非线性方程的方法:二分法、简单迭代法、牛顿法、Aitken加速法以及弦截法(弦割法),旨在帮助学生掌握各种数值分析技巧。 几年前,在VC6.0环境下编写了一个小程序,使用了二分法、简单迭代法、牛顿法、Aitken法和弦割法来求解方程。
  • []使PythonMatplotlib欧拉、改进欧拉四阶龙格-库塔
    优质
    本作业运用Python Matplotlib库,对比展示求解微分方程的三种数值方法——欧拉法、改进欧拉法及四阶龙格-库塔法的计算结果。 使用Python中的matplotlib库实现欧拉法、改进欧拉法和四阶龙格-库塔法来绘制微分方程的图像。通过这三种方法求解微分方程,并利用matplotlib进行结果可视化。
  • []使PythonMatplotlib龙贝格公式与变步长梯形
    优质
    本作业通过Python Matplotlib库展示龙贝格公式和变步长梯形法则在数值积分中的应用,直观呈现两种算法求解精度随迭代深入的变化趋势。 使用Python中的matplotlib库实现绘制龙贝格公式和变步长梯形法的图像,并利用这两种算法计算定积分。
  • PythonMatplotlib及余曲线实例
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言结合其强大的数据可视化库Matplotlib来绘制基本的三角函数图像,包括正弦(sine)与余弦(cosine)曲线。通过实践示例,学习者可以掌握从导入必要的库到定制图形外观的基本步骤,从而为进一步探索数据分析和科学计算中的高级绘图技巧奠定基础。 本段落主要介绍了如何使用Python的matplotlib库绘制正弦和余弦曲线,并通过实例详细讲解了相关操作技巧。希望对需要的朋友有所帮助。
  • 非线性求根问题——在数值
    优质
    本作业探讨了非线性方程求解的经典算法,包括二分法和牛顿法,并分析了它们在数值计算领域的应用及其优劣。 本段落展示了一个示例题目,讲解了如何自编代码实现二分法和牛顿法,并且各函数文件独立,方便移植。题目还附有解答,该题目来源于西北工业大学的数值计算方法课程作业。
  • Python正余函数
    优质
    本篇文章介绍了使用Python编程语言来绘制正弦和余弦数学函数图形的具体方法和技术。通过matplotlib等库的应用,读者可以轻松掌握绘制平滑、准确的三角函数图像技能。 今天打算通过绘制正弦和余弦函数图象来学习如何调整图表元素,并使其变得更美观、更符合我们初高中时期所学的样子。从默认设置开始逐步改进,直到达到理想的效果。 使用matplotlib时,默认配置通常已经相当完善了,但有时你可能希望根据特定需求对某些属性进行修改。例如,你可以几乎控制图像大小、每英寸点数(DPI)、线宽和样式等各个方面:子图(axes)的设置、坐标轴特性、网格设计以及文字与字体等相关细节。 安装matplotlib的方法为: ``` pip install matplotlib ``` 在绘图过程中可以使用以下导入语句简化操作: ```python from pylab import * ```