matlab牛顿迭代法求根
下面是使用matlab编写的牛顿迭代法求根的示例代码：
```matlab
function root = newtonMethod(f, df, x0, tolerance, maxIterations)
    % f: 目标函数
    % df: 目标函数的导数
    % x0: 初始估计解
    % tolerance: 迭代终止的容差
    % maxIterations: 最大迭代次数
    root = x0;
    for i=1:maxIterations
        % 计算函数值和导数值
c语言牛顿迭代法求根        fx = feval(f, root);
        dfx = feval(df, root);
       
        % 更新解
        x1 = root - fx / dfx;
       
        % 判断是否达到终止条件
        if abs(x1 - root) < tolerance
            root = x1;
            return;
        end
        root = x1; % 更新根值
    end
end
```
这个函数接受目标函数(f)、目标函数的导数(df)、初始估计解(x0)、迭代终止的容差(tolerance)和最大迭代次数(maxIterations)作为输入参数。函数使用牛顿迭代法来求解函数f的根，并返回根的近似值。
需要注意的是，目标函数f和其导数df都要按照matlab的函数定义方式来定义，并在调用该函数时作为函数句柄传递给newtonMethod函数。此外，需要提供一个合适的初始估计解(x0)、迭代终止的容差(tolerance)和最大迭代次数(maxIterations)来控制迭代的终止条件。
以下是一个使用示例：
```matlab
f = @(x) x^2 - 4;
df = @(x) 2*x;
x0 = 2; % 初始估计解
tolerance = 1e-6; % 迭代终止的容差
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
root = newtonMethod(f, df, x0, tolerance, maxIterations);
disp(root);
```
在这个示例中，我们使用牛顿迭代法来求解函数f(x) = x^2 - 4的根。迭代的初始估计解为2，容差为1e-6，最大迭代次数为100。最终，函数输出的结果是一个近似的根值。

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