1、牛顿迭代法（Newtons method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），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。
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2、例如，Newton法对于二次函数只须经过一次迭代就可以求到极小点，因此是二次终止的；而最速下降法就不具有二次终止性。共轭方向法(如共轭梯度法、拟Newton法等)也是二次终止的。
3、另外最速下降法是以函数的一次近似提出的，如果要考虑二次近似，就有牛顿迭代法。牛顿迭代法 在点Xk处对目标函数按Taylar展开：令 得 即 可见X的搜索方向是，函数值要在此方向上下降，就需要它与梯度的方向相反，即。
4、牛顿法使用函数 f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程 f(x)=0 的根。
printf(该一元二次方程有两个解，x1=%f，x2=%f\n，x1，x2)；//你引号打错了啊。。
于是让刚刚很拽地说不怕的小C进去 看了表 1点整 2分钟后 男生出来了 “切 都是骗人的”孩子们不欢而散。出门时 一个看门人发现了他们 喝斥他们怎么可以那么晚还在学校逗留。
首先叫法错误，是一元二次方程求根，而不是二元一次方程求根。其次，判别式小于0时，只能说没有实数解，不能说无解。最主要的，if后面只能有一个语句，如果需要多个，必须用花括号括起来，组成复合语句。
二元一次方程，需要两个方程才可以得到解 每个形式是 ax+by=c 的形式，所以，函数参数需要传入两组abc值，同时要传入两个指针用来传回xy的解。
程序中，我们定义了一个LP结构体来表示标准形式线性规划问题，其中A是约束条件的系数矩阵，b是常数向量，c是目标函数的系数向量。
从点x1 沿着最速下降方向d，以步长λ到达点x2，数学上可以写为x2 = x1 + λ*d。这里的d的表达式已经从理论给出，那么问题就变成，寻找合适的λ使得目标函数值 f(x1+λ*d)最小，这本身又是一个最小化问题。
画出可行域（不等式化为Ax+By+C的形式，＜或≤在对应直线的左边，反之是右边）。将所求的对应最值化为斜截式，然后化过原点的对应平行直线。例如求z=3x+y的最值，要化为y=-3x+z，画直线y=-3x与之平行。
