1樓：覃
一：牛頓潮流演算法的特點
1）其優點是收斂速度快，若初值較好，演算法將具有平方收斂特性，一般迭代4～5 次便可以
收斂到非常精確的解，而且其迭代次數與所計算網路的規模基本無關。
2）牛頓法也具有良好的收斂可靠性，對於對高斯-塞德爾法呈病態的系統，牛頓法均能可靠
地斂。3）初值對牛頓法的收斂性影響很大。解決的辦法可以先用高斯-塞德爾法迭代1～2 次，以
此迭代結果作為牛頓法的初值。也可以先用直流法潮流求解一次求得一個較好的角度初值，
然後轉入牛頓法迭代。
pq法特點：
(1)用解兩個階數幾乎減半的方程組（n-1 階和n-m-1 階）代替牛頓法的解一個(2n-m-2)階方程
組，顯著地減少了記憶體需求量及計算量。
(2)牛頓法每次迭代都要重新形成雅可比矩陣並進行三角分解，而p-q 分解法的係數矩陣 b』
和b』』是常數陣，因此只需形成一次並進行三角分解組成因子表，在迭代過程可以反覆應用，
顯著縮短了每次迭代所需的時間。
(3)雅可比矩陣j 不對稱，而b』和b』』都是對稱陣，為此只要形成並貯存因子表的上三角或下
三角部分，減少了三角分解的計算量並節約了記憶體。由於上述原因，p-q 分解法所需的記憶體
量約為牛頓法的60%，而每次迭代所需時間約為牛頓法的1/5。
二：因為牛頓法每次迭代都要重新生成雅克比矩陣，而pq法的迭代矩陣是常數陣（第一次形成的）。引數一變，用pq法已做的工作相當於白做了，相當於重新算，次數必然增多。
有點囉嗦了。。。。
用matlab編出牛頓迭代法的程式
function newton x0,e,n 輸入xo為估計的迭代初值,e為規定的誤差,n為最大迭代次數.輸出x,y為最後迭代的兩個近似根,k為迭代次數.clcformat long disp 迭代次數 近似根 k 0 x1 0 x2 x0 while abs x2 x1 e x1 x2 x2 x1...
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