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Mathematica > 数学和算法 > 方程求解 > FindRoot >

FindRoot

FindRoot
搜索 f 的一个数值根,初始值是 .
FindRoot
搜索方程 的一个数值解.
FindRoot
搜索所有 的一个同步数值解.
FindRoot
搜索同步方程 的一个数值解.
  • 如果变量的初始值是以列表形式给出,变量值采用相同维数的列表.
  • FindRoot 返回 xy,... ,的替换列表,这和 Solve 获得的形式相同.
  • FindRoot 首先局部化所有变量值,然后计算符号变量 f,然后重复进行计算数值结果.
  • FindRoot 作为 x 的前 2 个值搜索 f 的解,避免使用导数.
  • FindRoot 搜索一个解,如果 x 超出了 的范围,停止搜索.
  • 如果用户仅指定一个 x 的初值,FindRoot 用牛顿方法搜索一个解. 如果用户指定两个初值,FindRoot 用一个正切变量.
  • 如果所有方程和初值是实数的,则 FindRoot 仅搜索实数根. 如果方程和初值有部分复数,则搜索复数根.
  • 您可以通过对初值增加 I,使 FindRoot 搜索复数根.
  • 可以给出下列选项:
AccuracyGoalAutomatic搜索的准确度
EvaluationMonitorNone当方程计算时,计算的表达式
JacobianAutomaticJacobian 组
MaxIterations100最大迭代数
PrecisionGoalAutomatic搜索精度
StepMonitorNone每个步骤计算的表达式
WorkingPrecisionMachinePrecision内部计算的精度
  • AccuracyGoal 的设置指定搜索根的坐标值和根的函数值的数字位数.
  • PrecisionGoal 的设置指定在搜索根的坐标值时数字精度.
  • 如果 FindRootMaxIterations 步骤内,没有搜索到您指定准确度的解,它将返回它所找到的一个解近似值. 您可以再次应用 FindRoot,以这个近似值为初始值.
求接近 的方程 的一个解:
求接近 的方程 的一个解:
求一个非线性方程组:
求接近 的方程 的一个解:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
求接近 的方程 的一个解:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
求一个非线性方程组:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
求两个非线性方程组的解:
求 3 元的 3 个函数的根:
您可以给出一个复数初值来搜索复数根:
对实数输入,当函数较复杂,则一个实数初值会给出一个复数结果:
如果一个变量在初值中使用,则该变量被认为是向量值:
改变误差估计的公差:
降低停止的误差估计:
在停止的主要标准下,估计到根的相对距离:
可以用来帮助高阶根的加速收敛:
EvaluationMonitor 可用来跟踪所用的计算函数:
对一个"黑盒子" 函数,指定 Jacobian:
没有指定的 Jacobian,额外的计算用来计算有限的差分:
如果您仅指定稀疏形式,指定稀疏模式的模板来保存计算:
限制或增加采用的步骤数:
缺省迭代数是 100:
应为软化函数在 处的所有导数都为 0,最终算法停止:
用不同的方法,求 的根:
缺省(牛顿)方法:
Brent 的包围根方法需要两个初始条件来包围根:
Secant 方法,从两个初始条件开始:
当迭代步骤发生的监控:
显示 等高图的步骤:
显示步骤 (红色) 和计算 (绿色). 一个步骤可能需要几次计算:
用 100 位精度的算法,求一个根:
初始精度和相应的工作精度 100 求根:
对于一个同构 的逆是 的根:
指数函数的一个近似逆:
这非常接近内置 Log 函数:
一个"黑盒子" 函数给出振动的周期:
绘制它的逆:
用打靶法求 , 的边界值问题:
用根任意一边的点,给出包围初值:
绘制解:
n 个排列点,求 , 的边界值问题:
视为一阶系统
用梯形规则,排列方程:
用 0 作为一个初值:
特定值的求解:
对一个多项式方程组,NSolve 求所有解,FindRoot 求一个解:
用迭代方法,FindRoot 将求单个解:
用一个直接方法,NSolve 将求所有解:
对关于参数或具体解的方程,用 SolveReduceFindInstance
Solve 将返回某些解:
Reduce 列举所有解:
FindInstance 求特定实例:
如果一个函数是复数,变量允许是复数值:
如果一个函数是实数值,则变量同样是实数:
符号计算函数可能很耗时:
限制函数定义可防止符号计算:
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