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迭代函數是數學跟打算機科學中一種重要的函數範例，它在處理各種成績中發揮著基本且關鍵的感化。 迭代函數指的是經由過程重複利用同一個函數來生成序列的過程。在每一次的利用中，函數的輸出會成為下一次迭代的輸入，這個過程可能無窮停止下去，也可能在滿意特定前提時停止。 具體來說，迭代函數的利用可能分為兩種基本範例：不動點迭代跟牛頓迭代法。不動點迭代關注於尋覓函數的牢固點，即求解方程f(x)=x的解。而牛頓迭代法則利用函數的導數來減速收斂到方程的根。 在打算機科學中，迭代函數常用於演算法計劃，如排序演算法的迭代優化、數值打算的迭代逼近等。在數學研究中，迭代函數可能幫助我們懂得複雜體系的臨時行動，如混沌現實跟分形多少何。 迭代函數的魅力不只在於現實上的研究，它在現實利用中也極為廣泛。比方，在呆板進修中，迭代優化演算法是練習模型的基本，如梯度降落法就是一種罕見的迭代方法，經由過程多次迭代來最小化喪掉函數。 總結來說，迭代函數是連接數學現實與現實利用的橋樑，它以其獨特的重複迭代特點，為處理各種成績供給了有效的東西跟方法。