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发表于 2023-4-13 16:02:23
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本楼为最佳答案
抱歉刚刚的代码有些问题,感谢你的指正。现在我根据你的建议修改了代码,同时也考虑了f(x)的绝对值小于0.01的精度要求。
- def f(x):
- # 在这里定义你的方程,例如:x**2 - 4
- return x**2 - 4
- def bisection_method(f, x0, epsilon=0.01, interval=30, max_iter=1000):
- a = x0 - interval
- b = x0 + interval
- if f(a) * f(b) > 0:
- print("无法确定解存在于指定范围内")
- return None
- iter_count = 0
- while (b - a) / 2 > epsilon:
- iter_count += 1
- c = (a + b) / 2
- if abs(f(c)) < epsilon:
- print(f"经过 {iter_count} 次迭代后,找到近似解:{c}")
- return c
- if f(c) * f(a) < 0:
- b = c
- else:
- a = c
- if iter_count >= max_iter:
- print("已达到最大迭代次数")
- return None
- print(f"经过 {iter_count} 次迭代后,找到近似解:{(a + b) / 2}")
- return (a + b) / 2
- # 用于测试的初始近似值
- x0 = 4
- # 调用二分法函数求解
- approximate_root = bisection_method(f, x0)
复制代码
关于你的问题:
- 第9行代码确实应该改为if f(a) * f(b) > 0:,这样才能确保在a和b之间有解。
- 第22行代码if f(c) * f(a) < 0:中,不需要事先确认f(a)和f(b)哪个大于0,哪个小于0。因为二分法的原理是根据f(c)和f(a)的符号判断解在哪个区间。如果f(c) * f(a) < 0,说明解在区间(a, c)内;否则解在区间(c, b)内。
- 我已经修改了代码,使得解的精度满足f(x)的绝对值小于0.01。这是通过在第17行代码添加if abs(f(c)) < epsilon:来实现的。
现在这个代码应该可以满足你的要求。请尝试使用此代码并根据需要修改方程。 |
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