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迭代法迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。
迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题(一般是解方程或者方程组)的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法(Iterative Method)。
一般可以做如下定义:对于给定的线性方程组x=Bx+f(这里的x、B、f同为矩阵，任意线性方程组都可以变换成此形式)，用公式x(k+1)=Bx(k)+f(括号中为上标，代表迭代k次得到的x，初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法(或称一阶定常迭代法)。
如果k 趋向无穷大时lim x(k)存在，记为x*，称此迭代法收敛。
显然x*就是此方程组的解，否则称为迭代法发散。
跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性的快速解决问题，例如通过开方解决方程x+3= 4。
一般如果可能，直接解法总是优先考虑的。
但当遇到复杂问题时，特别是在未知量很多，方程为非线性时，我们无法找到直接解法(例如五次以及更高次的代数方程没有解析解，参见阿贝耳定理)，这时候或许可以通过迭代法寻求方程(组)的近似解。
最常见的迭代法是牛顿法。
其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。
利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作:折叠确定迭代变量在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
折叠建立迭代关系式所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。
迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。
折叠对迭代过程进行控制在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。
不能让迭代过程无休止地重复执行下去。
迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。
⽜顿迭代法：介绍、原理与运⽤⽜顿迭代法：介绍、原理与运⽤介绍⽜顿迭代法是⼀个可以求⼀个任意函数的零点的⼯具。
它⽐⼆分法快得多。
公式是：x=a-f(a)/f'(a)。
其中a是猜测值，x是新的猜测值。
不断迭代，f(x)就越来越接近0。
原理我们将f(x)做泰勒⼀阶展开：f(x)∼f(a)+(x-a)f'(a)。
令f(x)=0∴f(a)+(x-a)f'(a)=0∴f(a)+xf'(a)-af'(a)=0∴xf'(a)=af'(a)-f(a)∴x=a-f(a)/f'(a)实例：⽜顿迭代法求√2的近似值∵x = √2∴x2 = 2∴x2 -2 = 0令f(x)=⽅程左边，则f(x)∼0↔x∼√2。
f'(x) = 2x。
于是可以得到迭代公式：x=a-f(a)/f'(a)=a-(a2-2)/(2a)=a-a/2+1/a=a/2+1/a代码如下（要求误差⼩于1e-6）：#include <stdio.h>#include <math.h>int main(int argc, char const *argv[]){double a = 2.0;double expect_error = 0.000001;double x;double actual_error;unsigned iteration_count = 0;do {if (a == 0.0) a = 0.1; /* 避免0做分母 */x = a/2 + 1/a;actual_error = fabs(2 - x*x);a = x;++iteration_count;printf("%d\t%.9f\t%.9f\n", iteration_count, a, actual_error);} while (actual_error >= expect_error);return 0;}输出：1 1.500000000 0.2500000002 1.416666667 0.0069444443 1.414215686 0.0000060074 1.414213562 0.000000000迭代了4次。
迭代方法（也称为“折返”方法）是一个过程，在该过程中，不断使用变量的旧值来递归推导新值。
与迭代方法相对应的是直接方法（或称为第一求解方法），即问题已解决一次。
迭代算法是使用计算机来解决问题的一种基本方式，它利用计算机的运行速度，适合于重复操作的特性，让计算机对一组指令（或步骤）必须每次都重复执行在执行的这组指令（或这些步骤）中，由于变量的原始值是新值，因此迭代方法分为精确迭代和近似迭代。
典型的迭代方法（例如“二分法”和“牛顿迭代”）属于近似迭代方法。
迭代方法的主要研究主题是构造收敛的迭代方案，并分析问题的收敛速度和收敛范围。
迭代方法的收敛定理可以分为以下三类：（1）局部收敛定理：假设问题的解存在，则得出结论：当初始逼近足够接近解时，迭代法收敛。
（2）半局部收敛定理：结论是，迭代方法根据迭代方法在初始逼近时所满足的条件收敛到问题的解，而不假定解的存在。
（3）大范围收敛定理：得出的结论是，迭代方法收敛到问题的解，而无需假设初始近似值足够接近解。
迭代法广泛用于求解线性和非线性方程，优化计算和特征值计算。
迭代法是一种迭代法，用于数值分析中，它从初始估计值开始寻找一系列解决问题的迭代解法（通常为迭代法），以解决问题（迭代法）。
通常，可以做出以下定义：对于给定的线性方程组（x，B和F都是矩阵，任何线性方程组都可以转换为这种形式），公式（表示通过迭代获得的x k次，并且初始时间k = 0）逐渐替换为该方法以找到近似解，这称为迭代方法（或一阶时间不变迭代方法）。
如果存在，则将其表示为x *，并称迭代方法收敛。
显然，x *是该系统的解，否则称为迭代散度。
迭代方法的对应方法是直接方法（或第一种解决方法），它是对问题的快速一次性解决方案，例如通过求平方根来求解方程x + 3 = 4。
通常，如果可能，直接解决方案始终是首选。
但是，当我们遇到复杂的问题时，尤其是当未知数很多并且方程是非线性的时，我们无法找到直接解（例如，第五和更高阶代数方程没有解析解，请参见Abelian 定理）。
第二章迭代法的一般原理知识分享迭代法是一种解决问题的常用方法，其基本原理是将问题分解为一系列子问题，并通过逐步逼近的方式逐步求解，直到达到预期的解决方案。
迭代法通常由以下几个步骤组成：初始化、迭代、判断停止条件、更新和输出结果。
迭代法的一般原理可以总结为以下几点：1.初始化：迭代法通常需要一个初始解，该解可能是问题的近似解或一个具有特定条件的解。
这个初始解将作为迭代的起点，进而逐步逼近最终的解。
2.迭代：在每一次迭代中，通过使用前一次迭代的结果作为输入来计算下一次迭代的结果。
迭代过程可以使用数学公式、算法或其他适当的方法来进行计算。
3.判断停止条件：在每一次迭代中，需要判断是否满足停止条件。
停止条件通常与所求解的问题有关，可以根据预先设定的要求来判断是否已经达到了足够的精度或满足了特定的条件。
4.更新：根据迭代的结果，需要更新迭代变量的值。
这个更新可以是简单的赋值操作，也可以是需要进行复杂计算或使用迭代公式来进行计算。
5.输出结果：当满足停止条件时，迭代过程结束，并输出最终的解。
这个解可能是问题的数值解、近似解或其他形式的解决方案。
迭代法的优点在于它可以通过逐步逼近的方式不断提高解的精度，不需要一次性找到完美的解决方案。
这使得迭代法在处理复杂问题时非常有用，因为往往很难找到问题的精确解。
迭代法的应用非常广泛，可以用于解决数值计算、优化问题、图像处理、机器学习等领域的问题。
例如，在求解非线性方程时，可以使用牛顿迭代法来逼近方程的根；在求解线性方程组时，可以使用雅可比迭代法或高斯-赛德尔迭代法来逼近方程的解。
需要注意的是，迭代法并不是万能的，不是所有问题都适合使用迭代法来解决。
在选择是否使用迭代法时，需要考虑问题的特性和求解方法的适用性。
总结起来，迭代法是一种通过逐步逼近的方式来解决问题的方法。
它的基本原理是通过初始化、迭代、判断停止条件、更新和输出结果等步骤来逼近最终的解决方案。
迭代法广泛应用于各个领域，是解决复杂问题的常用手段之一。
计算方法第六章迭代法迭代法是一种重要的数值计算方法，在数学和计算机科学中有广泛的应用。
本章将介绍迭代法的基本概念、原理和应用，以及相关的数学原理和计算技巧。
首先，我们来了解迭代法的基本概念。
迭代法是通过逐步逼近的方式得到一个问题的解。
迭代法的基本思路是从一个初始值开始，通过重复计算和更新，得到更加接近最终解的近似值。
迭代法的优点是简单和灵活，但需要注意选择合适的迭代公式和初始值，以及控制迭代的停止条件。
迭代法的原理可以用以下的一般形式表示：```x_(n+1)=f(x_n)```其中，x_n表示第n次迭代得到的近似值，x_(n+1)表示第(n+1)次迭代的近似值，f是一个函数，表示迭代公式。
迭代法的思想是通过不断迭代更新x的值，直到满足一些停止条件为止。
迭代法的应用非常广泛，特别是在求解非线性方程和优化问题方面有重要的应用。
在求解非线性方程时，我们可以将方程转化为形式为f(x)=0的等式，然后通过迭代法逼近方程的根。
在优化问题中，我们可以通过最小化或最大化一个函数来寻找最优解，也可以使用迭代法逐步逼近最优解。
在迭代法的实际应用中，我们需要注意一些数学原理和计算技巧。
首先，迭代法的收敛性是关键的，即通过迭代公式逐步逼近的值是否趋于问题的解。
在评估迭代法的收敛性时，常用的方法有判断迭代序列的极限是否存在和是否满足一些收敛条件。
其次，选择合适的迭代公式和初始值对于迭代法的成功应用非常重要。
迭代公式应该是简单和有效的，能够在迭代过程中逐步逼近问题的解。
初始值的选择也会直接影响迭代的结果，通常需要根据问题的特点和经验进行选择。
另外，迭代法的计算精度和计算效率也是需要考虑的问题。
在迭代过程中，我们需要根据问题的要求不断调整迭代的次数和迭代的停止条件，以达到较高的计算精度。
同时，我们也需要通过优化迭代公式和使用更加高效的计算技巧来提高计算的效率。
最后，迭代法的应用还可以进一步扩展到其他领域。
例如，在图像处理中，我们可以使用迭代法逐步改进图像的质量；在机器学习中，我们可以使用迭代法来调整模型的参数，以求得更好的拟合效果。
方程求根的迭代法原理与对比方程求根是数学中常见的问题之一，迭代法是解决方程求根的一种常用方法。
本文将介绍迭代法的原理，并对比几种常见的迭代法，以帮助读者更好地理解和应用于实际问题中。
一、迭代法的原理迭代法是一种通过反复逼近来求解方程根的方法。
其基本思想是从一个初始值开始，通过不断迭代，逐步逼近方程的根。
具体的迭代公式可以表示为：x_(n+1) = f(x_n)其中，x_n 表示第 n 次迭代的值，x_(n+1) 表示第 n+1 次迭代的值，f(x) 表示方程的函数表达式。
通过不断迭代，当 x_n 逐渐接近方程的根时，x_(n+1) 也会越来越接近方程的根。
当两者的差值小于预设的精度要求时，即可认为找到了方程的近似根。
二、常见的迭代法1. 不动点迭代法不动点迭代法是最简单且常见的迭代法之一。
它的迭代公式为：x_(n+1) = g(x_n)其中，g(x) 是一个满足条件的函数，通常通过选取合适的 g(x) 来使得迭代收敛。
例如，对于方程 x^2 - 2 = 0，可以选择 g(x) = sqrt(2 + x)。
2. 牛顿迭代法牛顿迭代法是一种较为高效的迭代法，其迭代公式为：x_(n+1) = x_n - f(x_n)/f'(x_n)其中，f(x) 和 f'(x) 分别表示方程的函数和导数。
牛顿迭代法的关键在于利用函数的切线来逼近方程的根，通过不断迭代，可以快速地找到根的近似值。
3. 弦截法弦截法是一种基于线性插值的迭代法。
其迭代公式为：x_(n+1) = x_n - f(x_n)(x_n - x_(n-1))/(f(x_n) - f(x_(n-1)))弦截法通过连接两个迭代点的直线与 x 轴的交点来逼近方程的根。
相比于牛顿迭代法，弦截法不需要计算导数，适用于一些无法直接求导的函数。
三、迭代法的对比不同的迭代法在收敛速度、稳定性和适用范围上有所差异。
牛顿迭代法通常收敛速度较快，但对于某些特殊情况可能发散；弦截法相对稳定，但收敛速度较慢；不动点迭代法则是最简单但收敛速度相对较慢的方法。
迭代法在数值计算中的应用迭代法是一种通过逐步逼近的方式求解数值计算问题的方法。
它在数学、物理、计算机科学等领域有广泛的应用。
本文将从理论和实际应用角度探讨迭代法在数值计算中的应用。
一、迭代法的原理迭代法是一种基于逐步逼近的思想，通过不断重复相同的计算过程，直到满足预设的停止条件为止。
迭代法的基本原理可以总结为以下几个步骤：1. 初始化：设定初始解，并给定迭代次数的上限。
2. 迭代过程：通过一定的迭代公式对当前解进行计算，得到下一次迭代的解。
3. 判断停止条件：根据预设的停止条件进行判断，如果满足条件则停止迭代，否则返回第二步。
4. 输出结果：将迭代得到的解作为最终结果输出。
二、迭代法在数值计算中的应用1. 方程求解：迭代法可以用来求解非线性方程的根。
通过不断迭代计算，逐渐逼近方程的解。
例如，牛顿迭代法可以用来求解方程 f(x)=0 的根，其中f(x) 是一个可导函数。
2. 矩阵计算：迭代法在矩阵计算中也有广泛的应用。
例如，通过迭代法可以计算矩阵的特征值和特征向量。
另外，迭代法还可以用于解线性方程组，例如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。
3. 数值积分：迭代法也可以应用于数值积分的计算中。
例如，龙贝格积分方法就是一种基于迭代的数值积分方法，通过逐步逼近积分结果，得到更精确的数值近似解。
4. 数据拟合：迭代法可以用于数据拟合问题中，通过不断迭代调整拟合参数，使得拟合曲线与实际数据最接近。
例如，最小二乘法可以通过迭代来确定拟合参数的值。
5. 优化问题：迭代法也可以用于求解优化问题。
例如，通过不断迭代调整参数，使得目标函数达到最小值或最大值。
常见的优化算法，如梯度下降法和拟牛顿法，都是基于迭代的思想。
三、迭代法的优缺点迭代法在数值计算中具有以下的优点：1. 灵活性：迭代法适用于多种数值计算问题，并且可以根据具体问题的特点进行调整和改进。
2. 可扩展性：迭代法在计算上可以进行并行化处理，适用于大规模的数值计算问题。
迭代法详解迭代法（iteration）也称辗转法，是⼀种不断⽤变量的旧值递推出新值的解决问题的⽅法，迭代算法⼀般⽤于数值计算。
累加，累乘都是迭代算法的基础应⽤。
利⽤迭代法解题的步骤：1）确定迭代模型根据问题描述，分析出前⼀个（或⼏个）值与下⼀个值的迭代关系数学模型。
2）建⽴迭代关系式递推数学模型⼀般是带下标的字母，算法设计中要将其转化为“循环不变式”----迭代关系式，迭代关系式就是⼀个直接或间接地不断由旧值递推出新值的表达式，存储新值的变量称为迭代变量。
3）对迭代过程进⾏控制。
确定在什么时候结束迭代过程。
迭代过程是通过⼩规模问题的解逐步求解⼤规模问题的解，表⾯上看正好与递归相反，但也找到了⼤规模问题与⼩规模问题的关系。
本节的例⼦是⽤迭代完成的，也都可以⽤递归完成。
相信尝试后，定能体会到递归的简便之处。
1，递推法（recursion）是迭代算法的最基本表现形式。
⼀般来讲，⼀种简单的递推⽅法，就是从⼩规模的问题解出⼤规模问题的⼀种⽅法，也称其为“正推“。
如”累加“。
兔⼦繁殖问题：⼀对兔⼦从出⽣后第三个⽉开始，每⽉⽣⼀对兔⼦，⼩兔⼦每到第三个⽉有开始⽣兔⼦，问⼀年中每个⽉各有多少兔⼦？我们通常⽤的迭代：print(a,b)for(i=1;i<=10;i++){c=a+b; print(c); a=b; b=c;}另⼀种构造不变式的⽅法：1 2 3 4 5 6 7 8a b c=a+b a=b+c b=a+c c=a+b这样，⼀次循环其实是递推了三步，循环次数就要减少了。
#include<stdio.h>int main(){int i,a=1,b=1;int c;printf("%d %d ",a,b);for(i=1;i<=4;i++){c=a+b;a=b+c;b=c+a;printf("%d %d %d ",c,a,b); //注意输出顺序是c,a,b}}上⾯输出的共2+3*4=14项，这样的算法不太完美。
