科学计算器开n次方根怎么用 科学计算器开n次方

方程(equation)在数学之中有着很高的地位 , 我们常见的有一次、二次和三次方程等等 , 并且我们还能通过部分方程的求根公式来进行求解方程的根 。本文主要针对的是一般性的一元 n 次复系数方程 , 即是满足下图的方程:

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那么由高斯定理可知 , 满足上式该 n 次系数方程的根就有且仅有 n 个 。注意:根据伽罗瓦群理论 , 五次及五次以上方程没有求根公式 , 即不能以代数数的形式写出方程的根 , 但是不是说这种方程没有解 , 使用超越函数(如三角函数、对数函数等)还是可以表示该方程的解 。但是有的时候我们求解某些方程过于繁琐 , 且存在约束条件的情况下并不需要完全求解方程 , 而且若是含有超越数(如圆周率 π、自然常数 e 等)的方程 , 求解过程也会略显困难 。因此人们想要另辟蹊径 , 想要找寻其他高效的方式来求解方程 , 在此期间涌现出了大量的求解 *** 如:二分法、不动点迭代等 。本文主要介绍另一种优化的不动点迭代法——牛顿迭代法(Newton-Iterative-Method) 。
牛顿迭代法也称为牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)迭代法 , 它不仅适用于方程或方程组的求解 , 还常用于微分方程和积分方程求解 , 可见它的重要性 。其 *** 基本原理如下:
设 f(x) ∈ C2 [m , n] , 对 f(x) 在 x? ∈ [m , n] 领域内对其进行泰勒展开 , 得如下结果:
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舍去二次项 , 得到 f(x) 的线性近似式:
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这也是关于 x? 这一点的切线方程 , 由此得到方程 f(x) = 0 的近似解:
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即可得出关于 x 的迭代格式:
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在此给出关于牛顿法的几何意义:牛顿迭代法也称为牛顿切线法 , 这是由于 f(x) 的线性化近似函数是曲线 y = f(x) 过点(x? , f(x?))的切线而得名的 , 将该零点代之 f(x) 的近似方程以求的零点 , 即切线 T 与 X 轴交点的横坐标 , 真实的根值为 X*  , 牛顿迭代法实质上是一种线性化 ***  , 其基本思想是将非线性方程逐步归结为某种线性方程来求解 。
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那么牛顿迭代法是收敛的吗?或者说是否对于任意的初始值 x? 都能够保证该迭代的结果收敛到 X* ?下面将通过代数解析的方式来说明其收敛性:
将牛顿迭代式写成如下形式 , 即可获得的不动点迭代形式:
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这样就可以应用不动点迭代的收敛原则 , 只须证明在根 β 附近的迭代函数是一个压缩映象 , 即可证明其收敛性 。由于

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这里的根 β 是单根 , 即 f( β ) = 0 且 f ' (β) ≠ 0 , 于是:

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由于 γ (x) 的连续性可知 , 存在一个领域( β - δ , β + δ ) , 对该领域内的任意 x  , 都有 | γ' (x) < q | , 其中 0<q<1 , 因此 γ (x) 为区间( β - δ , β + δ ) 上的一个压缩映像 , 于是我们可以得到如下结论:
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由此可见 , 牛顿迭代法的局部收敛性较强 , 所以只有初值充分地接近 , 才能确保所迭代序列的收敛性 。为了放宽对局部收敛性的限制 , 必须再增加能够使该序列收敛的充分条件 , 
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上式可以化为以下几种情况:

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其中 ① 保证了零点的存在性;② 保证了函数的单调性 , 同时也保证了在 区间[ a , b ] 内有唯一的零点;③ 保证函数的凹凸不会改变 , ④ 与 ③ 保证了每一次的迭代生成的值都在区间 [a , b] 之中;反映到图像上如下:

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