-.z.先舉一例，解方程"*^2+100**+99=0"在matlab〞mandWindow"中輸入如下命令：*=solve('*^2+100**+99=0','*')首先來求一個二元一次方程組9*+8y=10

式113*+14y=12

式2我們一般的解法是代入法，或者加減消去法。比擬繁瑣。這里我們只需輸入如下命令即可求出解：[*,y]=solve('9**+8*y=10','13**+14*y=12','*','y')普通的代數(shù)方程用fzero函數(shù)或者solve函數(shù)就行了：用fzero函數(shù)：fzero('(*+0.025)/1.1*e*p(*/0.025)-e*p(1.1/0.025)',0)ans=

1.0995用solve函數(shù)：solve('(*+0.025)/1.1*e*p(*/0.025)=e*p(1.1/0.025)')2021b在matlad里直接輸入mupad回車，就調(diào)出了mupad。要是直接在matlab中引用，用下面的語句試一下：v=evalin(symengine,'numeric::solve(e*p(1.1/0.025)=((*+0.025)/1.1)*e*p(*/0.025))')v={}我簡單驗證了一下，結(jié)果是對的。但是為什么在mupad中解出來無解我很矛盾：因為這個就是調(diào)用mupad的?，F(xiàn)在在外面，手上沒有MATLAB軟件，試試看哈syms*eq=*e*p(*/0.025)-e*p(1.1/0.025);s=solve(eq)解符號方程當(dāng)一元方程?(z)=0的左端函數(shù)?(z)不是z的多項式時，稱之為超越方程。這類方程除極少數(shù)情形〔如簡單的三角方程〕外，只能近似地數(shù)值求解，此種數(shù)值解法的研究至今仍是計算數(shù)學(xué)的主要課題。超越方程的數(shù)值解法也適用于代數(shù)方程。數(shù)值求解超越方程時首先需要確定解的分布區(qū)域，它可以利用圖解法或者根據(jù)?(z)的解析性質(zhì)來確定。當(dāng)?(*)為實函數(shù)時，確定方程實根的分布的最常用方法是應(yīng)用連續(xù)函數(shù)的中值定理：如果實的連續(xù)函數(shù)?(*)在區(qū)間【α,b】的兩個端點(diǎn)的值異號,則?(*)在此區(qū)間內(nèi)至少有一個根。二分法利用中值定理計算實函數(shù)實根的簡單易行的方法，算法如下：設(shè)區(qū)間【α0,b0】滿足條件?(α0)?(b0)0,b0】的二等分點(diǎn)為計算?(*0)的值,假設(shè)?(*0)=0，即為所求解;假設(shè)?(*0)?(α0)1=α0,b1=*0作為新的區(qū)間端點(diǎn);假設(shè)?(*0)?(α0)>0,取α1=*0,b1=b0作為新區(qū)間的端點(diǎn)?！睛?,b1】的二分點(diǎn)為計算?(*1)的值并重復(fù)上述步驟以確定新的區(qū)間【α2,b2】，如此繼續(xù)下去。則得到區(qū)間序列【αk,bk】(k=0，1,…)，它滿足?〔αk〕?〔bk〕bk-αk到達(dá)指定的準(zhǔn)確度要求時,則取為方程的解,它與準(zhǔn)確解的誤差不超過迭代法解超越方程的主要方法，既適用于**根，也適用于求復(fù)根。使用這類方法時一般需要知道根的足夠好的近似值。最常用的方法有牛頓法、割線法、二次插值法、雙曲插值法、切比雪夫迭代法、艾特肯δ2加速方法和斯梯芬森方法等。牛頓法也稱切線法，其計算公式為z0為事先選定的根的初始近似。設(shè)z為?(z)的根，假設(shè)?(z)在z的*鄰域內(nèi)二次可微,且?┡(z)≠0,則當(dāng)z0與z充分接近時，牛頓法至少是二階收斂的,即當(dāng)k充分大時有估計式成立,C為確定的常數(shù)。一般說來，牛頓法只具有局部收斂性，即僅當(dāng)初始近似與根充分接近時才收斂。但是，當(dāng)?(*)為實函數(shù)，且于【α,b】上?┡(*)和?″(*)不變號時，假設(shè)?(*)于【α,b】上有根，則只要初始近似*0滿足條件?(*0)?″(*0)>0,牛頓法就收斂。一般情形，為減弱對初始近似的限制，可利用牛頓下降算法，其算式為ωk>0為迭代參數(shù),由條件│?(zk+1)│zk)│確定，牛頓法的k+1次近似zk+1是?(z)在zk處的泰勒展開式的線性局部的根。割線法又稱弦位法，其算式為z0、z1為初始近似。假設(shè)?(z)于其根z的*鄰域二次連續(xù)可微,且?┡(z)≠0,則z0、z1與z充分接近時,割線法收斂于z,并當(dāng)k充分大時有估計式式中C為常數(shù),割線法的k+1次近似zk+1是以zk、zk-1為插值節(jié)點(diǎn)的線性插值函數(shù)的根,如果利用更準(zhǔn)確的近似表達(dá)式則可構(gòu)造出更高階的迭代法。二次插值法亦稱繆勒方法，是利用二次插值多項式構(gòu)造的迭代算法。設(shè)已確定了zk、zk-1、zk-2,則zk+1就取為以zk、zk-1、zk-2為節(jié)點(diǎn)的二次插值多項式兩個根中與zk最接近者，其算式為式中"±〞號選成使分母的模為最大者,而－式中當(dāng)分母為0，則λk=1。雙曲插值法利用線性分式插值構(gòu)造的迭代算法，其算式為式中μk、δk、Δzk和?k的意義與二次插值法一樣。假設(shè)?(z)在其根z的*鄰域內(nèi)三次可微,并且z0、z1、z2與z充分接近，則二次插值法和雙曲插值法均收斂。此外，如果?┡(z)≠0，對充分大的k，有估計式式中C為確定常數(shù)，τ為方程式t3-t2-t-1=0的惟一正根，τ=1.839…。切比雪夫迭代法三階收斂的方法，其算式為當(dāng)?(z)在其根z的鄰域內(nèi)三次可微且?┡(z)≠0時，對充分大的k，有C為確定常數(shù)。艾特肯δ2加速方法提高迭代法收斂速度的有效算法，設(shè){zk}為迭代序列，δ2加速的算式為假設(shè)?(z)在其根z處充分光滑，且?(z)≠0,則對充分大的k,有并且假設(shè)zk是p(p>1)階收斂，即C0均為常數(shù)。當(dāng)?┡(z)=0時也有加速作用。此算法可以循環(huán)使用。斯梯芬森方法不算微商而二階收斂的方法，其算式為它可由迭代算法循環(huán)使用δ2程序?qū)С?。所有的迭代法用于求重根〔?┡(z)=0〕時,其收斂速度將變慢，收斂階將降低。為求得到達(dá)所需精度的解而花費(fèi)的代價是評價迭代法優(yōu)劣的依據(jù)，效能指數(shù)是其重要指標(biāo)，它定義為p1/寶，p為收斂階，μ為每步需要計算的函數(shù)值和微商值的總數(shù)。效能指數(shù)越大，說明方法越好。二分法及上述各種迭代法的收斂階〔單根