比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。

《计算方法》课件：Ch2_3 Newton法与割线法.ppt

该函数采用三个输入参数（函数和属于区间的两个初始猜测）。 迭代后，它返回函数的根。 第四个输入参数是更改循环的停止条件。

牛顿迭代、割线法、二分法算法实验报告.docx

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在visual studio里写的程序，用c语言实现割线法，代码非常简单

3.1 基于线性融合的拼接缝消除算法 3.1.1 直接平均法 该算法简单直观，假设 1 ( , )I x y 为图像 1 在点 ( , )x y 的像素值， 2 ( , )I x y 为图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 为融合的结果图像的像素值。则该算法表达式为： 1 1 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , 2 ( , ) , I x y x y I I x y I x y I x y x y I I I x y x y I         （3-1） 直接平均法的优点是简单、速度快，其缺点是得到的图像相当容易产生重影以 及会有较为明显的拼接痕迹。 3.1.2 加权线性融合方法 加权线性融合方法是在直接平均法的基础上引入加权函数得到的。假设 1 ( , )I x y 表示图像 1 在点 ( , )x y 处的像素值， 2 ( , )I x y 表示图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 表示融合后结果图像的像素值。则该算法可表达为： 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , I x y x y I w x y I x y w x y I x y I x y x y I I w x y w x y I x y x y I           （3-2） 线性加权融合方法的加权函数有好多种，例如帽子函数、渐入渐出函数等。 帽子加权函数，对于第 i 幅图像，其加权函数 ( , ) i w x y 表达如下： 1 1 ( , ) (1 ) (1 ) 2 2 i i i x y w x y width hight       （3-3） 该加权函数的效果是对图像中心处的像素赋予较高的权值，而对图像边缘地区 的像素赋予较低权值。

该函数是一种改进的牛顿法，适用于离散数据，即以数值方式计算数据的导数。 任何一点的导数都被视为函数向右和向左斜率的平均值。 割线方法也在功能中编程，用户可以选择其中之一。 代码被大量注释以使其易于理解和修改。 还使用了许多变量验证、打印和绘图。

在matlab平台下，适当选择初始点，通过割线法，求解方程的根，不需要像牛顿法一样求导，对计算的要求降低

首先感谢博客里面评论的朋友们，修复了布局中recyclerview设置了padding，但是代码中没考虑进去的bug 博客链接：http://blog.csdn.net/abfo12