基于Lagrange插值的一类六阶收敛的改进平均值牛顿迭代法

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【摘   要】   利用定积分几何意义，推导出经典牛顿法、算术平均牛顿法和调和平均牛顿法，结合Lagrange插值定义，提出了一类新的六阶收敛的平均值牛顿迭代法。该算法每次迭代只需要计算两个函数值和两个一阶导数值，有效避免对函数进行高阶求导。收敛性分析和数值实例进一步验证该算法在求解非线性方程迭代时比牛顿迭代法、算术平均牛顿法和调和平均牛顿法效率更高、速度更快。（剩余1235字）

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