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Newton-Raphson Division Algorithm Wikipediaエントリを実装して、ハードウェア除算ユニットのないプロセッサにIEEE-75432ビット浮動小数点除算を実装しようとしています。

私のメモリ位置は32ビット2の補数ワードであり、浮動小数点の加算、減算、および乗算をすでに実装しているため、コードを再利用してニュートンラプソンアルゴリズムを実装できます。私は最初にこれをすべてMatlabに実装しようとしています。

このステップで：X_0 = 48/17-32/17 * D
アルゴリズムの詳細で説明されているように、Dを0.5から1の間で適切にビットシフトするにはどうすればよいですか？

LCP（線形相補性問題）のニュートン-フィッシャー再定式化を使用して、ニュートン方程式システムのさまざまな反復サブソルバーの結果を分析しようとしています。これまで、正確なソルバーであるGauss-Siedelと、J * h = -p方程式のサブソルバーとしてbicgmatlabを使用するニュートン修正メソッドを実装しました（ここで、 Jはジャコビアン、pはフィッシャーの値です）。関数とhは私の実現ステップです）。

bicgサブソルバーと正確なソルバーを実装したコードの一部：

それで、私の質問は、他にどのような反復サブソルバーを使用するかということです。matlabに関数がない場合は、コードを実装してもかまいません。これはもっと理論的な問題だと思います。ありがとうございました。

Ax+Bsin(x)=CA、B、Cの観点から方程式の初期推定値を決定するにはどうすればよいですか？ニュートンラフソンを使用してそれを解決しようとしています。A、B、およびCは実行時に指定されます。

この目的のためにニュートンラフソンよりも効率的な方法は他にありますか？

ニュートンの反復法を使用してPythonで平方根を見つけようとしましたが、完全にうまく機能しました。私はCを初めて使用しますが、この関数が機能しなかった理由がわかりません。私がそれを実行するときはいつでも、それは「-1。＃INF0A」を返します。どんな助けでもありがたいです。

編集：私はepsをに変更しようとしましたが0.000001、それも機能しませんでした。

関数を最適化するためのニュートン法へのレーベンバーグ・マルカート修正を含む .m (matlab) ファイルを見つけることができる場所を知っている人はいますか?

ありがとう

ニュートン法を使用してMatLabの関数を評価するために、次のアルゴリズムを作成しました（ソリューションではr = -7に設定しました）。

アルゴリズムはエラーなしで実行されるという点で機能しますが、私の教科書によれば、式はxに対しておよそ-14に収束するはずですが、反復ごとに数値は減少し続けます。私のアルゴリズムは最初の2回の反復で正しいですが、その後-14を超え、すべての反復が完了した後、最終的にroughøy-36.4になります。

アルゴリズムが正しく機能しない理由について誰かが私に助けを与えることができれば、私はそれを大いに感謝します！

課題については、逆関数を返す関数を作成するように依頼されました。基本的な問題は、平方関数から平方根関数を作成することでした。二分探索を使った解決策とニュートン法を使った別の解決策を思いついた。私のソリューションは、立方根と平方根では正常に機能するようですが、log10では機能しません。これが私の解決策です：

使用するメソッドに関係なく、教授のテスト関数でlog10（）の入力n = 10000に到達すると、次のエラーが発生します:(例外：ニュートンのメソッド関数を使用すると、log10（）はかなりオフになりますが、これは二分探索法は、入力しきい値に達するまでは比較的正確です。どちらの場合も、n = 10000の場合、どちらのソリューションもこのエラーをスローします）

テスト機能は次のとおりです。

テストの設定方法は次のとおりです。

投稿された他のソリューションは、テスト入力のフルセットを実行するのに問題がないようです（投稿されたソリューションを見ないようにしました）。このエラーについて何か洞察はありますか？

コンセンサスは数字の大きさのようですが、私の教授のコードはすべての場合に問題なく機能しているようです。

結果：

最急降下法が何をするのか理解しています。基本的には、曲線をゆっくりと下に移動することにより、局所的な最適解に向かって移動しようとします。計画勾配降下法とニュートン法の実際の違いは何ですか？

ウィキペディアから、私はこの短い行を読みました。「ニュートン法は曲率情報を使用して、より直接的なルートを取ります。」これは直感的にどういう意味ですか？

R には 2 つの異なる密度プロットがあります。1 つは観測データ (x1) で、もう 1 つは観測平均 (x2) を持つポアソン分布からランダムに生成されたデータです。曲線を近似したいと思います。つまり、特定の領域で過大評価または過小評価されているため、予想される曲線を観測データにより似せたものにします。どうすればこれを行うことができますか？を使用して、曲線間の絶対値を取得できることを知っています

しかし、私はどのように進めればよいのかよくわかりません。誰にもアイデアはありますか？

Python でニュートンの推測とチェック方法を使用して、数値の平方根を近似する数学の問題を完成させるために取り組んでいます。ユーザーは、数字、数字の最初の推測、および戻る前に回答を確認したい回数を入力することになっています。物事を簡単にし、Python を理解するために (私は数か月前にこの言語を学び始めたばかりです)、いくつかの小さな関数に分割しました。ただし、現在の問題は、各関数を呼び出して数値を渡すのに問題があることです。

これが私のコードで、役立つコメントがあります（各関数は使用順です）：

現在、このエラーが発生しますg, avg = improveG(guess, x) TypeError: 'float' object is not iterable. 。最終関数は、推測の最終反復を使用して、数学の平方根法から減算し、全体の差を返します。私はこれを正しくやっていますか？作業コードを提供していただければ、提案を添えていただければ幸いです。繰り返しますが、私は初心者なので、誤解や明らかな誤りについてはお詫び申し上げます。