1、迭代 通俗点说 叫 一个个数过去，实现这样一个个数过去功能的东西，叫迭代器。
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2、迭代器是一种设计模式，它是一个对象，它可以遍历并选择序列中的对象，而开发人员不需要了解该序列的底层结构。迭代器通常被称为“轻量级”对象，因为创建它的代价小。
3、在Java collection的应用中，是由客户程序来控制遍历的进程，被称为外部迭代器；还有一种实现方式便是由迭代器自身来控制迭代，被称为内部迭代器。
1、y-msiny-x=0，其中m=0.9，0=x=π，x所属区间分成30等份，对每个x用牛顿法求y。
2、牛顿迭代法 是切线 法。如果方程本身连续，光滑，且只有一解（一个根），比较简单，随便给都能收敛。如果方程有几个根，就要考虑分区间，每个区间为单调增或单调减，初值点处 一阶导数不为0，并靠近 这个区间的解附近。
3、牛顿迭代法公式：k=(G＋G动)/n。牛顿迭代法（Newtonsmethod）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）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。
4、这个你要明白这是方程根的数值解法，解的过程是一个逐渐逼近的过程，而不是可以立马得到结果，要是的话那是解析解。所以每次算出的x都是方程的根，但一般迭代次数越多则算出的根越接近真实的根。
5、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。
6、具体如下：public static double squareRoot(double n){ double x =1。double temp =1。do{。temp = x。//保存上一次计算的值。x = 0.5*(x + n/x)。//这个就是牛顿迭代法的基本公式。
public static double squareRoot(double n){ double x =1。double temp =1。do{。temp = x。//保存上一次计算的值。x = 0.5*(x + n/x)。//这个就是牛顿迭代法的基本公式。
确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
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。
欧几里德算法就是根据这个原理来做的，欧几里德算法又叫辗转相除法，它是一个反复迭代执行，直到余数等于0停止的步骤，这实际上是一个循环结构。
用牛顿迭代法解非线性方程，是把非线性方程线性化的一种近似方法。
然后再进行下一次迭代，直到每一点计算的新值和旧值之差小于指定的范围为止。简单迭代法的特点是用前一次迭代得到的网络点电位作为下一次迭代时的初值。