ニュートン・ラフソン法

接線をたどって根を求める——収束を観察しよう

ニュートン・ラフソン法は f(x) = 0 となる点を反復で求めます:初期推測 x₀ から始め、その点で接線を引き、接線と x 軸の交点を次の(より良い)推測とします。公式は:

x_{n+1} = x_n − f(x_n) / f'(x_n)

グラフは f(x) = x³ − 2x − 5 を示しています——x ≈ 2 付近に根があります。各接線がどんどん正確な根に近づいていく様子を観察しましょう。まるで数学の GPS — 各ステップで誤差が劇的に減少します。

ニュートン・ラフソン法はどのように機能しますか?
初期推測 x₀ から始めます。その点で f(x) の接線を引きます。接線が x 軸を横切る点が次の推測 x₁ です。繰り返します——各反復で正確な桁数が通常2倍になります。
公式は何ですか?
x_{n+1} = x_n − f(x_n) / f'(x_n)。関数値を微分で割って引きます。幾何学的には、(x_n, f(x_n)) での接線が x 軸と交わる点を求めることです。
ニュートン・ラフソン法が失敗するのはいつですか?
初期推測が根から遠すぎる場合、ある反復で f'(x) = 0(水平接線)になる場合、または根付近に変曲点がある場合に失敗することがあります。初期点が悪いと、サイクルや発散を起こすこともあります。
この方法が有用なのはなぜですか?
多くの方程式は代数的に正確に解けません(x³ − 2x − 5 = 0 のように)。ニュートン・ラフソン法は任意の精度で数値的な答えを与えます。工学、物理学、コンピュータグラフィックス、機械学習の最適化で使われています。
What can it graph?
It can plot explicit, implicit, and parametric functions, add points and geometry, and animate sliders on the same graph.
Can I use voice or a photo?
Yes. You can talk to the tutor, upload a worksheet or handwritten problem, and let the graph update from that input.
Will it explain the steps?
Yes. The AI explains what it is drawing and why, so you see the answer on the graph instead of getting only a final number.