高数求近似值的方法

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高数求近似值的方法求高手给解答

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有以下几种。

首先是牛顿迭代法,它是利用函数泰勒级数展开的前几项来逐步逼近实际值的一种方法,具体步骤是先猜一个近似值,然后通过递推公式来得到更加接近实际值的新近似值。其次是二分法,它是将需要求解的区间逐步缩小,直到求出满足要求的近似值的一种方法。还有一种是弦截法,其思想是通过在两个初始点之间绘制一条直线来逐步逼近实际值,具体步骤是先选择两个初始点,然后根据这两个初始点的函数值和导数值来绘制连线,求出该直线与横轴的交点作为新的逼近值。以上三种方法都可以用于高数中求近似值的场合,具体的选择可以根据题目要求和实际情况来进行。

其他答案

高数求近似值有以下几种方法:

1. 泰勒展开法:将原函数在某点附近展开成幂级数,利用级数前几项求得函数近似值。

2.牛顿迭代法:利用导数的概念及牛顿迭代公式可以逐步逼近目标值。

3.二分法:根据中值定理,若连续函数在[a,b]上取值异号,即f(a)×f(b)<0,则在[a,b]上至少存在1个零点。

4.割线法:用二点间的斜率逐步逼近函数零点,也是一种求解非线性方程的方法。综上所述,很多,具体选择哪种方法取决于实际应用场景和需求。

其他答案

可以用试算法。

试算法(或逐次逼近法),即先设定一个值,再计算其与所求值的误差,并进行调整后,进入下一轮试算,直到最后算出的误差满足小数点后几位的精度为止.

其他答案

问题解答:

我来补答

f(x,y)=x^y;

fx=y*x^(y-1);

fy=x^y;

f(1;

2)=1;

fx(1;

2)=2;

fy(1;

2)=1;

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