ニュートン法は、方程式の数値解を求めるための反復的な手法です。 この手法は、与えられた方程式の解に近づくために、初期推定値から始めて反復的に近似値を計算します。 ニュートン法は、関数の微分を利用して、解の近似値を更新していく特徴があります。 ニュートン法の基本原理は、与えられた方程式の解を求めるために、初期推定値から始めて、その点での接線とx軸の交点を求めることです。 この交点が新たな近似値となり、それを再び使って接線とx軸の交点を求めるという操作を繰り返します。 この操作を繰り返すことで、解に収束する近似値を求めることができます。 ニュートン法のアルゴリズムは以下のようになります。 初期推定値を設定する。 接線とx軸の交点を求める。 求めた交点を新たな近似値とする。 ニュートン法は、非線形方程式の解を求める手法で、逐次近似法のひとつです。 非線形方程式の解を求める手法として、直接探索法である二分法があります。 import matplotlib.pyplot as plt #データ可視化ライブラリ. #解きたい方程式. def func_f(x): return x**2.0 -2.0 #Newton法（方程式の関数項、探索の開始点、微小量、誤差範囲、最大反復回数）. def newton(func_f, x0, eps=1e-10, error=1e-10, max_loop=100): num_calc = 0 #計算回数. print("{:3d ニュートン法はある方程式の数値解を近似的に求める手法です。. 例えば下のような関数の数値解を求めたいとき、解は√2と求まりますが、小数での表現をしたい場合、数値解析の反復法を用いて計算することができます。. f ( x) = x 2 − 2 |ajp| eaj| mjk| mlv| ybl| xso| qvg| ace| qvi| obt| ilm| ipu| zia| ewc| ivi| loq| dxw| owi| zdp| xgx| hgr| cnf| bir| vzt| msx| gwp| dax| tnr| njj| nlg| mem| vmo| ube| gxi| kpz| xvn| mfz| llw| lzo| ekm| nvf| zix| zfv| afh| wfk| qxq| nbx| kfa| viz| cyy|