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python:用牛顿逼近法计算2的算术平方根
如果有人问2的算术平方根是多少,相信所有的程序员都会张口说出1.414这个答案。不过,要是精度要求更高一点,大多数的程序员就只能依赖计算器了。比如,Python程序员会这样写:
>>> pow(2, 1/2)
1.4142135623730951
或者,像下面这样写,也没有问题:
>>> 2**(1/2)
1.4142135623730951
但是,如果想要通过计算的方式(不是指在草纸上手工开方),得到高精度的结果,作为程序员应该如何写代码呢?这里,以计算2的算术平方根为例,介绍科学巨人牛顿的逼近法。
def f(x): # 定义函数f(x) return x**2 - 2 def df(x): # 定义函数f(x)的导函数 return 2*x def newton_raphson_method(): # 牛顿-拉弗森方法 tiny = 1e-15 # 当f(x_n)小于tiny时,迭代结束 i, x = 0, 2 # 迭代计数器和初始值 while True: i += 1 # 迭代计数器加1 x = x-f(x)/df(x) # 计算下一个x if abs(f(x)) < tiny: # 满足迭代结束条件 print('\n经过%d次迭代,2的算术平方根为%.030f'%(i, x)) break if __name__ == '__main__': newton_raphson_method()
出 处:https://www.cnblogs.com/bsytz/p/14745950.html
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