表2 新算法迭代结果1
初值=0，精度ep=，初始选择因子p=，修正因子=0.1，最大迭代次数n=0，局部修正次数m分别取1,2,3次，f()=49881192646492934000000000000.000000
表3 新算法迭代法结果2
初值=0，精度ep=，初始选择因子p=，修正因子=0.05，最大迭代次数n=10，局部修正次数m分别取1,2,3次，f()=49881192646492934000000000000.000000
从表1-3可以看出，在初值都为0和精度要求都为的情况下，牛顿法需要迭代70次，而新算法通过初始选择因子p，修正选择因子和局部修正次数m的选取，达到精度要求所需的迭代次数大大少于牛顿法所需的迭代次数，其中以表3中局部修正次数m取2时结果最佳，只需迭代3次。
在新算法中，若初始选择因子p和局部修正次数m都取0时新算法即为牛顿法，所以说新算法包含牛顿法。计算结果表明，适当选取参数后，新算法比牛顿法具有更快的收敛速度。
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