在这个模块中,我们将探索近似求解一个方程的根。下面我们有两个图。
在图中,我们有两个函数。如果我们想要近似求解方程的根,我们需要看看函数与 x 轴的交点。淡紫色函数在 2.05 和 2.25 之间的某个地方与 x 轴相交。绿色函数在 1 和 3.5 附近有根。如果我们想要知道绿色函数何时等于淡紫色函数,我们需要看看图。当两个图相交时,它们是相等的。这个数字将是根。在本例中,它大约是 1.75。我们也可以说,在这个定义域上,两个函数只相交一次。
当一个函数有根时,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
|
迭代公式是指由自身组成的公式。也就是说,函数的输出是函数的下一个输入。
。这些函数是近似值的序列,通常收敛到函数的值。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,如果没有发生这种情况,那么函数发散,并且没有值。迭代公式的输出写成



第一个 x 是为你提供的。迭代公式的输出用希腊字母 alpha 表示:α。当
到所需的位数时,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。此外,你还可以从给定的迭代函数中找到函数,方法是设置 x = 迭代函数,然后求解,这样你就可以在一侧得到一个零。上述过程可以反过来进行。
给定由迭代公式
定义的序列,其中
收敛到 
- 求解
,精确到小数点后 4 位。
- 求解以
为根的方程。
- 该方程是否有其他根?
对于迭代公式,我们有
- 我们将
代入得到
,以此类推







- 要确定函数是否有根,只需绘制 x 的最高次幂的图像,然后绘制其余部分的图像。 它们交叉的次数就是根的数量。
- 如果我们绘制
和
的图像,我们可以看到它们只交叉一次。
- 该函数只有一个根。
为了求曲线下的面积,我们已经学习了梯形法则。 梯形法则的精度不高,需要非常多的梯形才能得到非常精确的面积。 辛普森求积公式在求曲线下的面积方面更加精确。 辛普森求积公式指出
其中
,n 是偶数。
使用辛普森法则求解
,其中 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法则得到的 66 和中点法则得到的 65 进行比较,可以看出辛普森法则最准确。