求教各位大神Matlab如何使用牛顿迭代法求下面方程的近似值？ 牛顿迭代法的原理是，实现过程如下：function y=fun_main(x)%定义函数y=x^3+4*x^2-10；endfunction y=dfun_main(x)%定义导函数y=x^3+4*x^2-10；y=3*x^2+8*x；endsyms xezplot('y=x^3+4*x^2-10'，[-5 4-11 5])，grid on，hold ontitle('y=x^3+4x^2-10'，'fontsize'，12)ylabel('y'，'fontsize'，12)xlabel('x'，'fontsize'，12)x0=1.5；tol=1e-6；x0初值，tol精度x=newton(x0，tol)%牛顿迭代函数y=fun_main(x)plot(x，y，'rp')运行结果及图形
怎么用牛顿迭代法求平方根，假设a。欲求a的平方根，首先猜测一个值X1=a/2，然后根据迭代公式X（+1）=（X+a/X）/2，算出X2，再将X2代公式的右边算出X3等等，直到连续两次算出。
求vc代码编程求解，牛顿法求函数的极小点（迭代两次）：函数为f(x1，x2)=(x1-2)的4次方+（x1-2x2）的平方 #includevoid main(){float x1，x2，min；scanf(\"%f%f\"，&x1，&x2)；min=(x1-2)*(x1-2)*(x1-2)*(x1-2)+(x1-2*x2)*(x1-2*x2)；printf(\"函数f(x1，x2)=(x1-2)的4次方+(x1-2x2)的平方的值为%f\\n\"，min)；}上面的代码是求你给的函数的代码
梯度下降法和高斯牛顿法的区别在哪里，各自的优缺点呢？ levenberg-marquardt结合了两者，它的优缺点又体现在哪里 最近写作业正好用到levenberg-Marquart算法。抛个砖怒答一发。首先梯度下降法和高斯牛顿法都是最优化方法。。
牛顿法求极小点 2，1
