python epsilon错误的计算

问题描述：

epsilon设置为0.1，但它给我的结果，直到1.2。我不知道是什么原因造成的。谁能帮忙？python epsilon错误的计算

def evaluate_poly(poly, x): 
    total = 0.0 
    for i in range(len(poly)): 
     total += poly[i] * (x ** i) 

    return total 

def compute_deriv(poly): 
    deriv = [] 
    if len(poly) < 2: 
     return [0.0] 
    else: 
     for i in range(1, len(poly)): 
      deriv.append(float(poly[i] * i)) 
     return deriv 

def compute_root(poly, x_0, epsilon): 
    num = 0 
    root = x_0 
    while abs(evaluate_poly(poly, root)) >= epsilon: 
     root = root - evaluate_poly(poly, root)/evaluate_poly(compute_deriv(poly), root) 
     num += 1 
    return [root, num] 

print(compute_root((1.0,-2.0,1.0), 14, 0.1))

请首先确定您的问题：什么是epsilon，你想要计算什么，... –

“epsilon设置为1.1” - 你的代码似乎使用0.1。 “但它给我的结果，直到1.2。” - 那有什么意思？如果你想说服任何人，你所看到的不仅仅是浮点四舍五入错误，你需要提供更多细节。 –

@SergeBallesta我明白（虽然看起来更像牛顿的方法），但他们的代码使用epsilon = 0.1，而在问题中他们说他们已经将epsilon设置为1.1。 –

答

小量为Y错误（如果你愿意评价多），但是你的1.2结果......是x值，其中y是0。在这种情况下，你y是0.0412和低于0.1这样的代码没问题。

在compute_root改变你的回报：

return [root, num, abs(evaluate_poly(poly, root))]

答

你正在试图解决数字X - 2 * X + 1 = 0。我们知道这个方程在x = 1双根。但是在那个点（x = 1），导数（2 * x - 2）是0.这意味着y中的误差总是比x中的误差低一个数量级，所以x = 1.2，y 〜0.04 < 0.1毫无意外。

该差值X _ñ - X _N-1将是错误的X一个更好的猜测：

def compute_root1(poly, x_0, epsilon): 
    num = 0 
    root = x_0 
    while True: 
     root1 = root - evaluate_poly(poly, root)/evaluate_poly(compute_deriv(poly), root) 
     if abs(root1 - root) < epsilon: break 
     num += 1 
     root = root1 
    return [root1, num+1]

它提供：

>>> print(compute_root1((1.0,-2.0,1.0), 14, 0.1)) 
[1.05078125, 8]

python epsilon错误的计算

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