编程任务
编写一个程序，任意给定一个正实数，计算该实数的近似平方根。
编程要点
1、理解牛顿迭代法；
2、掌握使用牛顿迭代法计算任意正实数近似平方根的算法。
算法思路
可以设任意正实数为a，a的平方根为x，列出等式：
变换为方程 V：
这个等式是一元二次方程，解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
牛顿迭代法
先前掌握的解一元二次方程的公式用到了开方，即平方根计算，因此在计算平方根时，不能使用解一元二次方程的公式。
解方程公式虽然不能使用，但我们可以使用牛顿迭代法来找到方程的近似根，牛顿迭代法的主要思想是逼近和迭代。
牛顿迭代法也称牛顿-拉弗森方法，该方法主要是通过逼近和迭代寻找无解方程的近似根。下面给出求方程 V 的具体步骤。
（1）方程V变量x赋初值x0，作为方程的近似根；
（2）迭代过程：
? ? ? ? ? ?①?? 计算方程V的下一个近似根x1；
????????????计算公式：
????????????其中，2*x0是方程V的导函数
????????????②?计算x0和x1差的绝对值differ；
? ? ? ? ? ? ③? ?若differ小于指定的数值，则认为x1为方程V的近似根，执行第④个步骤，否则继续执行迭代；
? ? ? ? ? ? ④ 返回x1，迭代结束。
计算正实数平方根 Python代码?
import math
# 计算实数平方根的方程
def f1(x,a):
return x*x-a
# 计算实数平方根方程的导函数
def f2(x):
return 2*x
# 计算实数的平方根
def sqrt(a):
# x0为方程的初始值，作为方程的初始近似根
x0 = a/2
# 计算方程的下一个近似根x1
x1 = x0 - f1(x0,a)/f2(x0);
# 计算两个近似根x0和x1差的绝对值
differ = math.fabs(x1-x0)
# 循环计算方程的近似根，直至两个近似根差的绝对值小于1e-5
while( differ >= 1e-5 ):
# x0被赋值为x1
x0 = x1
# 计算方程的下一个近似根x1
x1 = x0 - f1(x0,a)/f2(x0);
# 计算两个近似根x0和x1的绝对差
differ = math.fabs(x1-x0)
return x1
# 程序入口
if __name__ == '__main__':
a = input("请输入一个正实数:\n")
print("%.5f" % sqrt(float(a)))
理解牛顿迭代法
要理解牛顿迭代法，需要先理解曲线的切线是曲线的线性逼近，线性逼近就是用曲线某点的切线来近似该点附近的曲线。
下面通过绘图来理解牛顿迭代法，绘制图形可以使用Python语言，也可以使用matlab语言。
图 1-1 曲线的切线
图1-1绘制了方程V的曲线和曲线上A点的切线，观察图1-1可知，切线在曲线的A点处非常靠近曲线，在A点处，当方程变量x取得很小变化dx时，曲线和切线几乎很难区分。因此可以说在曲线A点处的切线是方程V的线性逼近。
图1-1中红色直线与曲线的交点B点是方程V的正根，A点距离B点还有一段距离，我们希望A点继续沿曲线移动到B点，B点就是方程的解。
如何移动A点呢？这就用到了切线方程，A点的切线方程为(n=8)：
由A点的切线方程推出：
x1是过A点切线方程与X轴交点的横坐标，过点（x1，f(x1)）继续做方程V的切线，由过点（x1，f(x1)）的切线方程计算得到x2。依次类推，直至A点移动到B点或x1与x2差的绝对值小于指定的一个非常小的数，整个迭代结束。
注意要点
使用牛顿迭代法要找到方程的近似根，必要条件是函数在定义域内是连续的，且存在二阶导数。初始值的选择也很重要，若初始值选择的不合适，会导致找不到近似根。
不过求解实数平方根问题，使用牛顿迭代法是安全的。
附加matlab绘图代码
% 在区间[-1,1]内创建100个x坐标数据点
x = linspace(-20,20,100);
% 计算f(x)=x^2函数的y坐标
y = x.^2-16;
% 绘制曲线
plot(x,y)
hold on
% 绘制曲线点（x=8）的切线
draw_line(8,8*8-16)
% 定义绘制切线函数
function draw_line(x,y)
% 绘制数据点
scatter(x,y,'filled')
% 计算函数y=x^2曲线（x,y）点的切线斜率
k = 2 * x
x1 = linspace(-10,10,100)
% 通过切线方程计算y数据
y1 = k*(x1-x)+y
% 绘制切线
plot(x1,y1)
end
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