由函数[img=219x29]1802e1b2a169a80.png[/img]与[img=115x25]1802e1b2aa0b00b.png[/img]构成的二维迭代称为Martin迭代。当取相同的[img=40x23]1802e1b2b2d861b.png[/img]和初值，仅仅提高迭代次数从5000至20000后，得到的二维迭代散点图没有变化。
举一反三
- 由函数[img=219x29]1802e1b0e8a483f.png[/img]与[img=115x25]1802e1b0f1ddd7e.png[/img]构成的二维迭代称为Martin迭代。当取相同的[img=40x23]1802e1b0fb56d7c.png[/img]和初值，仅仅提高迭代次数从5000至20000后，得到的二维迭代散点图没有变化。
- 由函数[img=219x29]1802e1b37b008ef.png[/img]与[img=115x25]1802e1b3830761d.png[/img]构成的二维迭代称为Martin迭代。当取相同的[img=40x23]1802e1b38bb9fea.png[/img]和初值，仅仅提高迭代次数从5000至20000后，得到的二维迭代散点图没有变化。
- 由函数[img=219x29]1802e1b45e62ccf.png[/img]与[img=115x25]1802e1b467844da.png[/img]构成的二维迭代称为Martin迭代。当取相同的[img=40x23]1802e1b470a59a3.png[/img]和初值，仅仅提高迭代次数从5000至20000后，得到的二维迭代散点图没有变化。
- 由函数[img=219x29]1802e1b1c5d733e.png[/img]与[img=115x25]1802e1b1ce3055e.png[/img]构成的二维迭代称为Martin迭代。当取相同的[img=40x23]1802e1b1d6c100f.png[/img]和初值，仅仅提高迭代次数从5000至20000后，得到的二维迭代散点图没有变化。
- 用牛顿迭代法求方程f(x)=[img=57x21]17da65829d629d3.png[/img]在[img=63x26]17da6582a904bfa.png[/img]附近的根，第一次迭代值[img=49x21]17da6582b485ec1.png[/img]（ ） A: 2 B: 0 C: 3 D: 1