Question

有一个类似的功能： y =（e ^ x-2）^ n

x是一个未知数，n = 2,3,4，...，8 现在，我想使用NR方法查找此函数的根（初始x为0）。

如果n是一个固定值，我知道如何编写NR方法，这是我的原始NR代码：

NR <- function(f, x0, tol = 1e-5, ite = 1000){
require(numDeriv)   #call the package for computing dx
k <- ite

for (i in 1:ite){
    #calculate dx
    dx <- genD(func = f, x = x0)$D[1]

    #get the x1
    x1 <- x0 - (f(x0) / dx)
    k[i] <- x1
    if(abs(x1 - x0) < tol){
        root <- x1
        re <- list('root approximation' = root, 'iteration' = length(k))
        return(re)
    }
    x0 <- x1
}
print('Outside the upper iteration')
}

现在我重写我的函数：

f <- function(x, n){
(exp(x) - 2) ^ n
}

如果我想为每个n输出每个根，我想我应该在循环“ for（i in 1：ite）”之前添加另一个循环所以我重写了NR功能代码：

NR <- function(f, x0, tol = 1e-5, ite = 1000){
require(numDeriv)   #call the package for computing dx
k <- ite
for(n in 2:8){
    for (i in 1:ite){
        #calculate dx
        dx <- genD(func = f, x = x0)$D[1]

        #get the x1
        x1 <- x0 - (f(x0, n) / dx)
        k[i] <- x1
        if(abs(x1 - x0) < tol){
            root <- x1
            re <- list('root approximation' = root, 'iteration' = length(k))
            return(re)
        }
        x0 <- x1
    }
    print('Outside the upper iteration')
}
}

但是当我运行NR（f，0）时，R向我显示错误是： func（x，...）中的错误：缺少参数“ n”，没有默认值

我该如何解决？谢谢您的帮助！

Answer 1

希望您对我的回答有所帮助：如果您尝试使用?genD，则会阅读以下内容：

用法
genD(func, x, method="Richardson",
               method.args=list(), ...)
## Default S3 method: genD(func, x, method="Richardson",
  method.args=list(), ...) Arguments
func一个函数，第一个（向量）参数用作参数向量。 x func的参数向量第一个参数。

在R文档的底部，此示例：

示例

func <- function(x){c(x[1], x[1], x[2]^2)}
z <- genD(func, c(2,2,5))

因此，代码的问题是您需要将向量用作f的参数：

f <- function(c){   (exp(c[1]) - 2) ^ c[2] }

NR <- function(f, x0, tol = 1e-5, ite = 1000){   require(numDeriv)  
#call the package for computing dx   k <- ite   for(n in 2:8){
    for (i in 1:ite){
      #calculate dx
      dx <- genD(func = f, x = c(x0,n))$D[1]

      #get the x1
      x1 <- x0 - (f(c(x0,n)) / dx)
      k[i] <- x1
      if(abs(x1 - x0) < tol){
        root <- x1
        re <- list('root approximation' = root, 'iteration' = length(k))
        return(re)
      }
      x0 <- x1
    }
    print('Outside the upper iteration')   } } 

NR(f,0)

如果我运行我的输出是：

$`root approximation` [1] 0.6931375

$iteration [1] 15

最好！

在这种情况下，如何运行牛顿方法？

1 个答案: