二分法matlab
matlab二分法
matlab二分法MATLAB二分法是一种常用的求解非线性方程的数值解法，它通过不断地将定义域分成若干个子区间，从而找到近似解。
与梯形法和牛顿迭代法相比，MATLAB 二分法又称为“分治法”，是一种简单、直观、快速和有效的求解非线性方程的数值解法。
1. 二分法原理MATLAB 二分法是根据“分而治之”的思想来求解非线性方程的数值解的。
它的基本思想是，将定义域分成两个子区间，其中一个子区间的函数值的符号一定是固定的，另一个子区间的函数值的符号也是固定的，只有当它们的符号相反时，才能确定解存在于这两个子区间之间。
然后，再对缩小的子区间重复以上操作，进而确定非线性方程的近似解，也就是所谓的“黄金分割法”。
2. MATLAB 二分法的步骤（1）始条件首先，要将定义域分成两个子区间，在每一个子区间内，假定函数值的符号是固定的；确定迭代初值 $x_0，比如$x_0=0.5；（2）代计算求出迭代第二值 $x_1，即 $x_1=x_0+frac{b-x_0}{2}，计算出$x_1$值，计算函数值的符号；（3）晕条件当求得的函数值的符号与定义域中一边的函数值的符号相反时，认为解存在于此子区间之间，继续将所取得的子区间继续缩小，直到定义域中的某两个端点接近，或者函数值的绝对值小于指定的误差范围，此时称为收敛；（4）的输出将收敛时的根 $x_n$ 作为解的输出。
3. MATLAB 二分法的优缺点（1） MATLAB 二分法的优点MATLAB 二分法具有简单、直观、快速和有效的特点，只要能够确定函数在定义域中的一边的函数值的符号，就可以求出近似解。
（2） MATLAB 二分法的缺点MATLAB 二分法容易收敛到局部极小值，而无法收敛到全局最优值；同时，它也不适用于函数值在定义域内不连续或周期变化的情况。
4. MATLAB 二分法的应用MATLAB 二分法在实际工程中广泛应用，主要用于求解非线性方程、解决二次规划问题、求解非线性最小化问题、结构优化问题等。
MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告
完美WORD格式姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
实验一 方程求根一、 实验目的用各种方法求任意实函数方程0)(=x f 在自变量区间[a ，b]上，或某一点附近的实根。
并比较方法的优劣。
二、 实验原理 (1)、二分法对方程0)(=x f 在[a ，b]内求根。
将所给区间二分，在分点2a b x -=判断是否0)(=x f ；若是，则有根2a b x -=。
否则，继续判断是否0)()(<∙x f a f ,若是，则令x b =,否则令x a =。
否则令x a =。
重复此过程直至求出方程0)(=x f 在[a,b]中的近似根为止。
（2）、迭代法将方程0)(=x f 等价变换为x =ψ（x ）形式，并建立相应的迭代公式=+1k x ψ（x ）。
（3）、牛顿法若已知方程 的一个近似根0x ，则函数在点0x 附近可用一阶泰勒多项式))((')()(0001x x x f x f x p -+=来近似，因此方程0)(=x f 可近似表示为+)(0x f 0))(('0=-x x x f 设0)('0≠x f ,则=x -0x )(')(00x f x f 。
取x 作为原方程新的近似根1x ，然后将1x 作为0x 代入上式。
迭代公式为：=+1k x -0x )(')(k k x f x f 。
三、 实验设备：MATLAB 7.0软件四、 结果预测（1）11x =0.09033 （2）5x =0.09052 （3）2x =0,09052 五、 实验内容（1）、在区间[0,1]上用二分法求方程0210=-+x e x 的近似根，要求误差不超过3105.0-⨯。
（2）、取初值00=x ，用迭代公式=+1k x -0x )(')(k k x f x f ，求方程0210=-+x e x的近似根。
要求误差不超过3105.0-⨯。
二分法求根算法说明及Matlab代码实现
二分法求根算法说明及Matlab 代码实现定义：二分法（Bisection method ） 即一分为二的方法. 设[a ，b]为R 的闭区间. 逐次二分法就是造出如下的区间序列([an ，bn])：a0=a ，b0=b ，且对任一自然数n ，[an+1，bn+1]或者等于[an ，cn]，或者等于[cn ，bn]，其中cn 表示[an ，bn]的中点.（这个百度百科的定义，对于非专业人士来说，这个定义有点模糊，不好理解，下面我通过图形的方法来更好的理解二分法求解的过程。
）下面先看一下基本的定理定理：如果函数()y f x =在区间[,]a b 上的图象是连续不间断的一条曲线，并且有()(b)0f a f ⋅<，那么函数()y f x =在区间(),a b 内有零点，即存在(),c a b ∈使得()0f c =，这个c 也就是方程()=0f x 的实数根。
下面我们通过图形的方式进行说明以二次函数为例，通过下图可以清晰的看出，()f x 在区间(),a b 是单调的，并且()0f a <，(b)0f >，因此，存在一个c 点使得()0f c =，既存在一个实根c 。
图1 函数单根说明图2 二分法求解过程二分法求解过程如图2所示，()f x 在区间(),a b 是单调的，并且()0f a <，(b)0f >，因此存在一个实根c 。
下面分析一下求解过程：1、假设一个根，02a b x += 2、判断0()f x 的正负号，如果0()0f x <，012x b x += 如果0()0f x >，012a x x +=3、判断1()f x 的正负号，如果1()0f x <，122x b x += 如果1()0f x >，122a x x +=4、这样一直迭代下去，直至找到找(c)=0f 的那个c 点， 在数值计算是，得到精确的解往往是不现实的，通常设置一个误差范围，即(c)=0f δ>，当δ足够小的时候，也就认为c 是()f x 在区间(),a b 上的根了。
借助Matlab使用二分法求解方程的根
借助Matlab使⽤⼆分法求解⽅程的根第⼀次使⽤ Matlab，遂将过程详细记录之。
图中标注①是⼯作⽬录，即代码存放的⽬录；标注②是编辑器，即我们写代码的地⽅；标注③是命令⾏，是我们执⾏语句的地⽅。
本次实验我们是在这⾥执⾏⼆分法的函数。
例题：应⽤⼆分法求解⽅程x3−x−1=0 在区间 [1,1.5] 内的数值解x k，要求绝对误差⼩于 10−8.解答如下。
代码：half.m脚本：function x = half(a, b, tol)% tol 是 tolerance 的缩写，表⽰绝对误差c = (a + b) / 2; k = 1;m = 1 + round((log(b - a) - log(2 * tol)) / log(2)); % <1>while k <= mif f(c) == 0c = c;return;elseif f(a) * f(c) < 0b = (a + b) / 2;elsea = (a + b) / 2;endc = (a + b) / 2; k = k + 1;endx = c; % 这⾥加分号是为了不再命令⾏中输出k % 不加分号就会在控制台输出cf.m脚本，这是half.m中调⽤的f()函数。
function y = f(x)y = x^3 - x -1;然后我们在命令⾏执⾏：可以看出，最后求解得到的x=1.3247，即输出的ans，迭代次数k=27.关于代码half.m中的标注<1>，有如下解释：注意，在 Matlab 中，log()函数的底是e.补充例题（感兴趣的朋友可以⾃⾏测试）：Processing math: 100%。
matlab二分法求根编程
matlab二分法求根编程MATLAB是一种强大的数学软件，它可以用于各种数学计算和数据分析。
其中，二分法求根是一种常见的数值计算方法，可以用于求解非线性方程的根。
在MATLAB中，我们可以使用二分法求根的函数fzero来实现这一过程。
二分法求根的基本思想是将非线性方程的根所在的区间不断缩小，直到找到根的近似值。
具体来说，我们可以先选取一个初始区间[a,b]，然后计算出该区间的中点c=(a+b)/2，并计算出函数在c处的值f(c)。
如果f(c)的符号与f(a)相同，则根位于区间[c,b]中；否则，根位于区间[a,c]中。
我们可以不断重复这个过程，直到找到一个满足精度要求的根的近似值。
在MATLAB中，我们可以使用fzero函数来实现二分法求根。
该函数的基本语法为：x = fzero(fun,x0)其中，fun是一个函数句柄，表示需要求解的非线性方程；x0是一个初始值，表示我们需要在哪个点开始搜索根。
该函数会返回一个近似的根的值x。
下面是一个使用fzero函数实现二分法求根的例子：% 定义一个函数句柄，表示需要求解的非线性方程fun = @(x) x^3 - 2*x - 5;% 使用fzero函数求解该方程的根x = fzero(fun, [1, 2]);% 输出结果fprintf('The root of the equation is: %f\n', x);在这个例子中，我们定义了一个函数句柄fun，表示需要求解的非线性方程x^3 - 2*x - 5。
然后，我们使用fzero函数求解该方程的根，初始区间为[1,2]。
最后，我们输出求解得到的根的值。
总之，二分法求根是一种常见的数值计算方法，可以用于求解非线性方程的根。
在MATLAB中，我们可以使用fzero函数来实现这一过程。
通过合理地选择初始区间和精度要求，我们可以得到一个较为准确的根的近似值。
二分法及其matlab程序-经典
避免数值不稳定性
对于涉及大量计算或迭代的过程，要注意数值稳定性问题， 采取适当的算法或技巧，如使用稳定的算法、增加迭代次 数等。
利用MATLAB内置函数
二分法及其matlab程序-经典
目录
• 二分法基本原理 • MATLAB编程实现二分法 • 二分法在数值计算中应用举例 • MATLAB程序优化与改进策略 • 总结与展望
01
二分法基本原理
二分法定义与思想
定义
二分法是一种求解非线性方程近似根的有效算法，其基本思想是通过不断将区间一分为二，逐步缩小求解范围， 直到满足精度要求为止。
end
root = (a + b) / 2;
VS
关键代码片段展示
end
```
运行结果分析与讨论
• 假设我们要求解非线性方程f(x)=x^3-2x-5=0在 区间[2, 3]内的根，可以调用上述bisection函数进 行求解
运行结果分析与讨论
```matlab f = @(x) x^3 - 2*x - 5;
精度控制
当区间长度|b - a|小于给定 精度时，可取中点或任一端 点作为近似最优解。
求解矩阵特征值问题
• 特征多项式构建：对于n阶矩阵A，构建特征多项式f(λ) = |A - λI|。 • 初始区间选择：确定包含特征值的初始区间[a, b]。 • 二分迭代：取中点c = (a + b) / 2，计算f(c)。若f(c) == 0，则c为特征值；否则根据f(a)、f(b)、f(c)的大小关
缺点
二分法收敛速度较慢，需要多次迭代才能得 到精确解，且对于多峰函数或者复杂函数可 能无法找到全局最优解。
二分法matlab程序
二分法二分法基本思路一般地，对于函数f(x),如果存在实数c,当x=c 时，若f(c)=0,那么把x=c 叫做函数f(x)的零点。
解方程即要求f(x)的所有零点。
假定f(x)在区间（x ，y ）上连续先找到a 、b 属于区间（x ，y ），使f(a)，f(b)异号，说明在区间(a,b)内一定有零点，然后求f[(a+b)/2], 现在假设f(a)<0,f(b)>0,a<b如果f[(a+b)/2]=0，该点就是零点，如果f[(a+b)/2]<0,则在区间（(a+b)/2，b)内有零点，(a+b)/2>=a ，从①开始继续使用中点函数值判断。
如果f[(a+b)/2]>0，则在区间(a,(a+b)/2)内有零点，(a+b)/2<=b ，从①开始继续使用 中点函数值判断。
这样就可以不断接近零点。
通过每次把f(x)的零点所在小区间收缩一半的方法，使区间的两个端点逐步迫近函数的零点，以求得零点的近似值，这种方法叫做二分法。
从以上可以看出，每次运算后，区间长度减少一半，是线形收敛。
另外，二分法不能计算复根和重根。
二分法步骤用二分法求方程()0f x =的根*x 的近似值k x 的步骤若对于a b <有()()0f a f b <，则在(,)a b 内()0f x =至少有一个根。
取,a b 的中点12a b x +=计算1()f x 若1()0f x =则1x 是()0f x =的根，停止计算，运行后输出结果*1x x =若1()()0f a f x <则在1(,)a x 内()0f x =至少有一个根。
取111,a a b x ==；若1()()0f a f x >，则取111,a x b b ==；④ 若12k k b a ε-≤（ε为预先给定的要求精度）退出计算，运行后输出结果*2k k a b x +≈，反之，返回步骤1，重复步骤1,2,3二分法Mtalab 程序syms x;fun=input('(输入函数形式)fx=');a=input('（输入二分法下限）a=');b=input('（输入二分法上限）b=');d=input('输入误差限 d=')%二分法求根%f=inline(x^2-4*x+4);%修改需要求解的inline 函数的函数体f=inline(fun);%修改需要求解的inline 函数的函数体e=b-a; k=0 ;while e>dc=(a+b)/2;if f(a)*f(c)<0b=c; elseif f(a)*f(c)>0a=c;elsea=c;b=cende=e/2; k=k+1;endx=(a+b)/2;x%x 为答案k%k 为次数例题：用二分法计算方程4324100x x x -++=在（-2,2）内的实根的近似值，要求精度为 解：(输入函数形式)fx=x^4-2*x^3+4*x+10（输入二分法下限）a=-2（输入二分法上限）b=2输入误差限 d=得到结果d =x =k =16>>。
matlab中bisection函数用法
matlab中bisection函数用法
在MATLAB中，bisection函数是一种用于实现二分法的数值计算方法，用于求解方程的根。
该方法的基本思路是将函数图像的两侧区域进行二分，不断缩小目标区域的范围，最终获得方程的近似解。
在MATLAB中，可以使用以下代码实现bisection函数：
```matlab
% 定义函数
function y = f(x)
y = x^2 - 2;
% 定义bisection方法
function (root, n) = bisection(a, b, tol)
fa = f(a);
fb = f(b);
if sign(fa) == sign(fb)
disp('两端点函数值异号');
else
c = (a + b)/2;
fc = f(c);
if abs(fc) <= tol
root = c;
n = n + 1;
else
if sign(fa) == sign(fc)
b = c;
else
a = c;
end
end
end
```
其中，f 为待求解的函数，a 和 b 分别为函数图像两侧的端点，tol 为误差限。
bisection 函数返回的 root 即为方程的根，n 为二分的次数。
如果你想了解更多关于bisection函数的信息，请提供更多上下文或给出具体的问题。
计算方法matlab实验报告
计算方法matlab实验报告计算方法MATLAB实验报告引言：计算方法是一门研究如何用计算机来解决数学问题的学科。
在计算方法的学习过程中，MATLAB作为一种强大的数值计算软件，被广泛应用于科学计算、工程计算、数据分析等领域。
本实验报告将介绍在计算方法课程中使用MATLAB 进行的实验内容和实验结果。
一、二分法求方程根在数值计算中，求解非线性方程是一个常见的问题。
二分法是一种简单而有效的求解非线性方程根的方法。
在MATLAB中，可以通过编写函数和使用循环结构来实现二分法求解方程根。
实验步骤：1. 编写函数f(x)，表示待求解的非线性方程。
2. 设定初始区间[a, b]，满足f(a) * f(b) < 0。
3. 利用二分法迭代求解方程根，直到满足精度要求或迭代次数达到预设值。
实验结果：通过在MATLAB中编写相应的函数和脚本，我们成功求解了多个非线性方程的根。
例如，对于方程f(x) = x^3 - 2x - 5，我们通过二分法迭代了5次，得到了方程的一个根x ≈ 2.0946。
二、高斯消元法解线性方程组线性方程组的求解是计算方法中的重要内容之一。
高斯消元法是一种常用的求解线性方程组的方法，它通过矩阵变换将线性方程组化为上三角矩阵，从而简化求解过程。
在MATLAB中，可以利用矩阵运算和循环结构来实现高斯消元法。
实验步骤：1. 构建线性方程组的系数矩阵A和常数向量b。
2. 利用高斯消元法将系数矩阵A化为上三角矩阵U，并相应地对常数向量b进行变换。
3. 利用回代法求解上三角矩阵U，得到线性方程组的解向量x。
实验结果：通过在MATLAB中编写相应的函数和脚本，我们成功求解了多个线性方程组。
例如，对于线性方程组：2x + 3y - z = 13x - 2y + 2z = -3-x + y + 3z = 7经过高斯消元法的计算，我们得到了方程组的解x = 1，y = -2，z = 3。
三、数值积分方法数值积分是计算方法中的重要内容之一，它用于计算函数在给定区间上的定积分。
二分法matlab
二分法matlab二分法是一种常见的数值计算方法，也称为折半查找法。
它的主要思想是将一个区间分成两个部分，判断目标值在哪个部分，然后继续对该部分进行二分处理，直到最后找到目标值为止。
在Matlab中，可以用以下代码实现二分法：function [x] = binary_search(f, a, b, tol)% f: 待求解函数% a,b: 初始区间% tol: 精度要求while abs(b-a) > tolx = (a + b) / 2;if f(x) == 0return;elseif f(x) * f(a) < 0b = x;elsea = x;endendx = (a + b) / 2;其中，f表示待求解的函数，a和b表示初始的区间，tol表示精度要求。
在每次循环中，先计算出当前区间的中点x，并判断f(x)与0的大小关系。
如果f(x)=0，则直接返回x；如果f(x)*f(a)<0，则说明目标值在左半部分区间内，则将右端点b更新为x；否则说明目标值在右半部分区间内，则将左端点a更新为x。
循环直到满足精度要求为止。
下面是一个简单的例子：假设我们要求解方程sin(x)=0.5在[0, pi/2]内的一个近似解。
可以定义函数f(x)=sin(x)-0.5，然后调用binary_search函数求解。
function [x] = f(x)x = sin(x) - 0.5;endx = binary_search(@f, 0, pi/2, 1e-6);最终得到的近似解为x=0.523599。
二分法是一种简单而有效的数值计算方法，在Matlab中也很容易实现。
它可以用于求解方程、寻找极值等问题，是数值计算中常用的基本工具之一。
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二分法matlab
二分法是一种常用的数值计算方法，也被称为二分查找或折半查找。
它通过将搜索范围逐渐缩小一半来快速定位目标值。
在MATLAB中，我们可以利用二分法来解决一些数值计算问题，下面将介绍二分法的原理和应用。
二分法的基本思想是将搜索范围一分为二，然后确定目标值位于左半部分还是右半部分，然后继续将该部分一分为二。
重复这个过程直到找到目标值或者确定目标值不存在。
二分法的核心就是不断将搜索范围缩小一半。
首先，我们需要确定搜索范围的初始值。
通常情况下，我们会选择数组或者有序列表的首尾元素作为搜索范围的边界。
然后，我们计算出搜索范围的中间位置，并将中间位置的值与目标值进行比较。
如果中间位置的值等于目标值，那么我们就找到了目标值；如果中间位置的值大于目标值，那么目标值可能在左半部分；如果中间位置的值小于目标值，那么目标值可能在右半部分。
根据比较结果，我们可以缩小搜索范围，重复上述步骤直到找到目标值或者确定目标值不存在。
二分法在MATLAB中的应用非常广泛。
下面以两个例子来说明二分法在MATLAB中的使用。
第一个例子是求解方程的根。
假设我们需要求解方程f(x)=0的根，其中f(x)是一个连续函数。
我们可以利用二分法来逼近方程的根。
首先，我们需要确定一个初始搜索范围[a, b]，使得f(a)和f(b)的符号不同。
然后，我们可以使用二分法来逐步缩小搜索范围，直到找到一个近似的根。
第二个例子是查找有序列表中的某个元素。
假设我们有一个有序列表A，我们需要查找其中的某个元素x。
我们可以利用二分法来快速确定x是否在列表中，并返回其索引位置。
首先，我们需要确定初始搜索范围的左右边界。
然后，我们可以使用二分法来逐步缩小搜索范围，直到找到x或者确定x不存在于列表中。
二分法是一种常用的数值计算方法，在MATLAB中也有广泛的应用。
通过将搜索范围一分为二，二分法可以快速定位目标值，解决方程的根或者查找有序列表中的元素。
熟练掌握二分法的原理和应用，对于解决一些数值计算问题非常有帮助。
希望本文对你理解二分法的原理和在MATLAB中的应用有所帮助。