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函数X=Newton（fname，dfname，x0，e，n）%目的：求解非线性方程f（X）=0%fname和dfname的牛顿迭代法分别表示f（X）的m函数句柄或嵌入函数表达式，其导数函数%x0为迭代初值，e为精度（默认值1e-7）%X为返回数值解并显示计算过程，设置迭代次数n的上限以防发散（默认值500）%。示例：求解方程ln（x）Sin（x））=0%在MATLAB窗口中输入：Newton（@（x）log（x Sin（x）），@（x）（1 cos（x））/（x Sin（x）），0.1）if nargine&；AMPK
这里的Newton方法是找到方程f（x）=0根的方法。利用迭代法，通过一定的迭代公式得到x（K1）=g（XK）。如果我们记得EK=| xk-x*|，其中x*是F（x）=0的根。EK是迭代序列{XK}和真解之间的距离。EK=0表示已获得真解。证明了如果f（x）满足一定的条件，则{XK}收敛到x*，即EK是关于e（k-1）^2的，这是一种快速收敛的方法。因为你认为，例如，如果E1=0.1，那么E2约为0.01，E3约为10^（-4），E4约为10^（-8），E5约为10^（-16）。只需几次迭代就可得到有效位数约为16位的近似解，收敛速度很快。当然，很难做到这么快，但牛顿法一般被认为是求解非线性方程根的一种非常有效的方法。
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