在本模块中,我们将探讨近似求解方程的根。下面我们有两个图形。
在图形中,我们有两个函数。如果我们要近似求解根,我们必须查看函数与 x 轴的交点。淡紫色函数与 x 轴在 2.05 和 2.25 之间某处相交。绿色函数在 1 和 3.5 附近有根。如果我们要知道绿色函数何时等于淡紫色函数,我们需要查看图形。当两个图形相交时,它们是相等的。这个数字将是根。在本例中,大约为 1.75。我们也可以说,在这个定义域上,函数只会相交一次。
当函数有根时,函数的值将从正值变为负值,反之亦然。如果下面是淡紫色函数的值表,我们可以说根出现在 2.05 和 2.10 之间
x |
f(x) |
2 |
-1
|
2.05 |
-.4849
|
2.1 |
.061
|
2.15 |
.63838
|
2.2 |
1.248
|
2.25 |
1.08906
|
迭代公式是由自身组成的公式。即函数的输出是函数的下一个输入。
。这些函数是一系列近似值,通常会收敛到函数的值。你可以通过输出越来越接近彼此的事实来判断函数是否收敛,如果这种情况没有发生,那么函数就会发散,就没有值。迭代公式的输出用希腊字母 alpha:α 表示。当
到所需的小数位数时,可以找到 α 的精度。给定一个迭代函数,你可以找到一个方程的根。还可以通过将 x 设置为迭代函数,然后求解得到一个零来找到函数。上述过程可以反过来。



第一个 x 是为你提供的。迭代公式的输出用希腊字母 alpha:α 表示。当
到所需的小数位数时,可以找到 α 的精度。给定一个迭代函数,你可以找到一个方程的根。还可以通过将 x 设置为迭代函数,然后求解得到一个零来找到函数。上述过程可以反过来。
给定由迭代公式
定义的序列,其中
收敛到
- 求
,保留 4 位小数。
- 求解以
为根的方程。
- 该方程还有其他根吗?
对于迭代公式,我们有
- 我们将
代入,得到
,以此类推。







- 为了判断函数是否有根,我们只需绘制 x 的最高次幂的图形,然后绘制其余部分的图形。它们交叉的次数就是根的个数。
- 如果我们绘制
和
的图形,我们可以看到它们只交叉一次。
- 该函数只有一个根。
为了求曲线下方的面积,我们已经学习了梯形规则。梯形规则的精度不高,需要大量的梯形才能得到非常精确的面积。Simpson 规则可以更精确地求曲线下方的面积。Simpson 规则指出
其中
,n 为偶数
使用辛普森法则评估
,h=1。
曲线
下方的面积等于
。
这是真实值。如果我们将它与梯形规则得到的 66 和中点规则得到的 65 相比较,我们可以看到辛普森规则是最精确的。