取初值X0=0，用牛顿迭代法求方程e^x+10*x-2=0的近似根，要求误差不超过0.5*10^(-3).

实验结果：0.09052

function x = agui_newton(fname,dfname,x0,e)
%fname为函数名，dfname为函数fname的导函数，x0为迭代初值
%e为精度，N为最大迭代次数（默认100）
%牛顿迭代法
  N=100;
  x=x0;
  x0=x+2*e;
  k=0;
  while abs(x0-x)>e&&k<N
        k=k+1;
        x0=x;
        x=x0-feval(fname,x0)/feval(dfname,x0);
        disp(x)
end
   if k==N 
      warning('已达最大迭代次数');
end复制

插入内联函数：

fun=inline('exp(x)+10*x-2')

dfun=inline('exp(x)+10')复制

调用agui_newton函数：

x=agui_newton(fun,dfun,0,0.0005)复制

运行结果：

学习了解到：Y=diff(X)函数可对X求一阶导，Y=diff(X,N)可对X求n阶导,Y=diff(X,N,DIM),求导阶数不能大于DIM，可改写程序，不用输入导函数。

pretty(X)的作用：使X以类似排版数学的纯文本格式打印。（可以用来检测是否正确）

function x = agui_newton(fname,x0,e)
%fname为函数名，df为函数fname的导函数，x0为迭代初值
%e为精度，N为最大迭代次数（默认100）
%牛顿迭代法
N=100;
syms x; 
df=diff(fname(x));
pretty(df) %可不写，用于显示导函数
x=x0;
x0=x+2*e;
k=0;
while abs(x0-x)>e&&k<N
k=k+1 %不加;显示更直观的迭代次数，加;可隐藏输出
x0=x;
x=x0-feval(fname,x0)/double(subs(df,x0));
disp(x)
end
if k==N 
    warning('已达最大迭代次数');end复制

运算结果：