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))。

这是我以前最优化课的实验报告，希望对大家有所帮助。
用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。
用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。
以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。

MatterJS锅炉板MatterJS锅炉板

根据二分法、牛顿迭代法、拉格朗日插值法、雅可比迭代法来进行计算，并进行相应的程序编程。

本代码详细的介绍了牛顿拉夫逊潮流计算的过程，初学者下载学习十分有益！

Fortran编写的源程序，清华大学徐士良的，很经典的教材

概述PSAT(PowerSystemAnalysisToolbox)，中文翻译为电力系统分析软件包，包含了：PF-潮流计算；
CPF-连续潮流；
OPF-最优潮流；
SSSA-小扰动分析；
TDS-时域仿真；
GUI-用户人机界面；
GNE-自定义模型等功能。
经过验证，该工具包已经可以计算上千节点规模的系统。
而且该软件包源代码完全公开，因此用户可以根据自己的研究兴趣编写修改相应源代码实现研究目的。
同时,依托于Matlab的强大计算功能以及丰富的控制、信号处理、鲁棒控制、模糊控制等工具箱,使得PSAT可以把控制科学、信号处理等方面的新思想与电力系统的传统仿真计算有机地结合起来[1]。
系统模型库及主界面为了适应针对电力系统新元件、新问题的研究，PSAT提供了丰富的静态、动态模型库：电力系统分析软件包PSAT主界面介绍（1）潮流模型，母线、传输线、变压器、平衡母线、PV母线、恒功率负荷以及并联电容器等；
（2）电力市场相关模型，供求上下限、储备功率等；
（3）断路器相关模型，故障类型、开关等；
（4）测量元件模型，测频器、相量测量单元PMU等；
（5）电机模型，同步、异步电机；
（6）负荷模型(ZIP)，电压、频率相关模型等；
（7）控制器模型，调速器、励磁，电力系统稳定器PSS及附加阻尼控制(POD)；
（8）柔性交流输电技术(FACTS)模型，静止无功补偿器(SVC)、可控串联补偿装置(TCSC)、静止同步串联补偿器(SSSC)、统一潮流控制器(UPFC)；
（9）直流输电模型；
（10）分布式发电系统，各种风机模型。
主要功能（1）潮流计算：进行各种电力系统问题研究的基础，PSAT包括了标准牛顿-拉夫逊算法、快速解耦算法等。
PSAT具有友好的潮流计算界面,在装载算例(*.mdl或*.m)文件后,选择powerflow完成潮流计算后可以弹出潮流计算GUI。
其中，清楚地列出了母线电压相角、有功、无功等潮流结果。
同时，PSAT还支持将潮流结果以文本格式输出，这样的潮流结果可以方便地应用于任何软件编写的电力系统分析软件的输入。
（2）最优潮流：PSAT采用基于Mehrotra预测-修改的内点法求解最优潮流问题，并且PSAT最优潮流中的目标函数相当丰富。
（3）小信号分析：低频振荡正成为跨大区输电安全性的瓶颈，针对这一问题的研究已广泛展开。
在完成基本的潮流计算后，PSAT便可以进行特征值参与因子等计算工作。
它采用解析法计算Jacobian矩阵，这样就保证了计算的精确性。
（4）时域仿真分析：PSAT采用修改系统参数(例如支路阻抗数值大小)以及其专有的嵌入式的故障描述文件(*.m)来构成。

看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录：数据结构：1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和，求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划：1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈：1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论：1.数论素数检验：普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法（求有等式约束条件的极值）3.裂项（多项式分子分母拆分）4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵，伴随矩阵，矩阵不全随机数不全组合数学：1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何：1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论：基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串：1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧：1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页

三次样条插值，拉格朗日插值，牛顿插值，B样条插值，cardinal样条插值。
使用Romberg积分求弧长，使用二分法在曲线上找特定弧长的点

利用python中matplotlib库，实现绘制牛顿插值、拉格朗日插值、三次样条插值函数图像。
随机在图像上产生5个随机点，用三种插值方式求函数，并用python中matplotlib库绘制在图像上

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。