牛顿迭代法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。
方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x)=0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。
设r是f(x)=0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y=f(x)的切线L，L的方程为y=f(x0)+f'(x0)(x-x0)，求出L与x轴交点的横坐标x1=x0-f(x0)/f'(x0)，称x1为r的一次近似值。
过点（x1,f(x1)）做曲线y=f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标x2=x1-f(x1)/f'(x1)，称x2为r的二次近似值。
重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式。
解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。
把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x)=f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2!+…取其线性部分，作为非线性方程f(x)=0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=f(x)=0设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0)这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。

网络课程资源经RichardNg许可普通教师指导：Github-所有课程内容的一个仓库降价训练上课前务必复习功课。
教师应仔细阅读课程计划和课程的其他材料，然后针对自己想如何使用内容制定自己的计划。
他们应该在与导师的每周复习课中复习它以及对内容有任何疑问。
老师也不应该害怕说他们什么都不做：可以在线查找它，如果不能解决，则可以在每周一次的指导中与老师进行讨论。
3次重复：第一个迭代是确保您了解到底发生了什么并且可以重复发生，您是否了解函数，循环，getter，setter和构造方法？您不会理解，因为您将需要继续参考您的上一次尝试，因此需要再进行两次。
第二次迭代是再次执行相同的项目，但是这次完全不参考旧代码。
这与记忆无关。
这是关于了解下一步要做什么以及需要使用什么工具在代码中打通以到达那里并知道如何做到这一点……嗯，有点记住很方便，但是在某些

【】编程是一种有益的体验方式，当遇到挑战时，我们会不断寻求新的解决方法。
也许你会认为将毅力、直觉、适宜的工具三个组合在一起即可编写出优雅、完美的代码。
然而，随之而来的拙劣的部署或另一种功能需求亦或者是沉重的依赖关系会产生不良的迭代更新，等等这些突发状况会摧毁了你最初的梦想。
我们希望每次的努力付出能够有着深远的影响，希望我们的应用程序所依赖的服务器如同磐石一样，然而编程的获取方式却是残酷的。
这并不意味着你所有的努力都是有价值的。
相反，我们应该学会如何面对这些残酷的事实。
一起看下文中罗列出的10条实践真理，或许能为你的工作带来一丝帮助。
开发者往往会因封存（closures）、字节（typing）和

捷联惯性导航系统、地磁场模型、地磁等值线匹配（MAGCOM）算法、迭代最近等值线点（ICCP）以及本文所提出的基于仿射变换的匹配算法和抗野值匹配算法。

[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。
本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。
本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]）软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。
主要功能有：1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计）2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。
可以直接观察算法本身的鲁棒性。
3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。

C#科学计算讲义-宋叶志-人民邮电出版社内容概要《C#科学计算讲义》较为详细地介绍了科学计算方法，并对算法给出了源代码。
关于算法部分主要介绍了线性方程组的迭代解法与直接解法、正交变换与最小二乘计算方法、鲁棒估计、随机数的产生、插值法、非线性方程求解、多元非线性最优化算法、微分方程数值方法等内容。
本书还给出了C#程序设计的基本方法，并对科学计算中要用到的矩阵向量类的构造做了详细阐述。
算法的实现本身不限于具体的语言，本书对于算法的描述是较为详细的，所以读者也很容易把算法改用Fortran、MATLAB、C++、Java等语言编程实现。
宋叶志、徐导和何峰编著的《C#科学计算讲义》适合作为大学理工科本科生或研究生计算方法、数值分析课程的教材或参考书。
对于从事相关学科教学的教师，如果不熟悉现代编程语言，也可以选择本书作为工具书。
本书还可以用作科研人员的工程计算工具书与算法集。
另外，在一些需要进行数据处理与分析的公司，如数量金融、统计等行业，也可以选用本书作为培训教材，或直接应用书上的源代码进行软件开发。
书籍目录第1章　C#程序设计基础　1.1　计算机、程序设计与算法　1.1.1　计算机结构　1.1.2　操作系统　1.1.3　机器语言与高级语言　1.1.4　程序设计与算法　1.2　C#历史与概述　1.2.1　C语言：结构化编程语言的高峰　1.2.2　C++语言:　面向对象与大型程序　1.2.3　Java语言：可移植、安全性与Internet　1.2.4　C#:.NET主打语言　1.3　集成开发环境介绍　1.4　面向对象程序设计　1.4.1　封装　1.4.2　多态　1.4.3　继承　1.5　数据类型与运算符　1.5.1　简单数据类型　1.5.2　数组　1.5.3　运算符　1.5.4　赋值运算符　1.6　程序控制结构　1.6.1　顺序结构　1.6.2　分支结构　1.6.3　循环结构　1.6.4　控制结构的嵌套　1.7　类的设计及对象实现　1.7.1　定义类　1.7.2　创建对象　1.7.3　方法　1.7.4　构造函数　1.7.5　析构函数与垃圾回收　1.8　运算符重载及索引器　1.8.1　运算符重载　1.8.2　索引器　1.8.3　面向对象思想在C#程序设计中的重要性　1.9　GUI编程　1.10　本章小结第2章　线性方程组迭代解法　第3章　线性方程组的直接解法第4章　正交变换与最小二乘计算方法第5章　鲁棒估计第6章　随机数第7章　插值法第8章　非线性方程数值解法第9章　非线性最优化第10章　常微分方程(组)的数值方法附录A　C#　数值代数类的抽象与设计　附录B　动态链接库与混合编程　B.1　静态链接库与动态链接库　B.2　C#调用Fortran动态链接库范例　B.3　调用可执行函数　附录C　Linux下C#开发与跨平台编程介绍　C.1　Mono简介　C.2　Linux下C#IDE开发范例　参考文献　

大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。

利用分数阶傅里叶变换的方法，通过迭代相位将加密图像替换为所需要的相位达到加密效果，上传压缩包包括代码和图片，不需要任何修改即可运行。

自己学习时写的一个相位恢复GS算法，算法迭代控制是根据均方误差的走向来控制的

迭代算法IterativemethodsKA：Kaczmarz算法KA:Kaczmarz’sAlgorithmART：代数重建技术ART:AlgebraicReconstructionTechniqueSIRT：同步迭代重建技术SIRT:SimultaneousIterativeReconstructionTechniqueCG：共轭梯度算法CG:ConjugateGradientmethodLM：Levenberg-Marquardt算法LM:Levenberg-Marquardtmethod全局优化算法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。