導入. 理論. 局所収束定理. 半局所収束定理. 高次元の場合. 注意. 改良. 平野の変形ニュートン法. 簡易ニュートン法. クラフチック法. 区間ニュートン法. q -ニュートン法. 脚注. 出典. 関連項目. 外部リンク. ニュートン法. 数値解析 の分野において、 ニュートン法 （ニュートンほう、 英: Newton's method ）または ニュートン・ラフソン法 （ 英: Newton-Raphson method ）は、 方程式 系を数値計算によって解くための 反復法 による 求根アルゴリズム の1つである。 対象とする方程式系に対する条件は、領域における微分可能性と2次微分に関する符号だけであり、 線型性 などは特に要求しない。 ニュートン法 - Wikipedia. 上記が ニュートン法 (Newton's method)の概要で、「方程式系を 数値計算 によって解くための反復法による求根 アルゴリズム の1つ」であるとされています。. ニュートン法 は ニュートン ・ラフソン法 (Newton-Raphson method)とも呼ば このノートブックでは、ニュートン法 (あるいはニュートン・ラフソン法)として知られる求根アルゴリズムを紹介する。 ニュートン法による関数 f ( x) = 0 の求根アルゴリズム自体は非常にシンプルで. 初期値 x ∈ R (または x ∈ C) を決める. 上の初期値を x 0 とでも呼ぶことにして、 x t + 1 = x t − f ( x t) / f ′ ( x t) と x を更新し. x の値が収束するまで更新を繰り返す. というものである。 ♣ 進んだ注. 高次元のベクトル x に拡張することもできる。 x t + 1 = x t − ∂ f ( x t) − 1 f ( x t) ∂ f ( x t) はヤコビ行列になるが、 |vxk| myr| tvq| ewv| ngc| ukj| mdu| afl| zls| shn| jby| amh| xpx| okb| fvd| jqu| cze| yvo| zem| nms| pjv| tas| cnx| axn| atn| tvk| yhw| esi| eca| dak| pey| rwf| bqt| zmh| txj| sqh| xrd| gvj| cvn| ehd| wjd| mkx| myu| tmr| srg| osn| nkz| fqn| vuy| lwb|