迭代電影什麼意思是什麼意思

1. "迭代"是什麼意思

就是一個公式反復計算，把公式的結果當作自變數再帶進去算就叫迭代
例如y=x*x。假設開始x=2，那麼迭代就是，先把x=2帶進去，算出來y=4，然後把x=4帶進去，算出來y=4*4=16，在把x=16帶進去，算出來y=16*16=256。。。。一次類推，就叫做迭代

2. 「迭代」的具體意思

迭代是一個邏輯上的意思。

舉一個很簡單的例設
設u 1 ＝ 1 ，
u 2 ＝ u 1 ＋ 2 ＝ 3 ， u 3 ＝ u 2 ＋ 2 ＝ 5

其實就是把上一次的結果，代入原來的式子進行運算。

這個式子寫作函數形式即 f(x)=x+2
f（f(x)）=（x+2）+2 即進行了一次迭代

3. 迭代的意思是什麼

迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次「迭代」，而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。

重復執行一系列運算步驟，從前面的量依次求出後面的量的過程。此過程的每一次結果，都是由對前一次所得結果施行相同的運算步驟得到的。例如利用迭代法求某一數學問題的解。

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迭代的應用：

迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某種數學方法導出等價的形式x=g(x），然後按以下步驟執行：

1、選一個方程的近似根，賦給變數x0；

2、將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1），並將結果存於變數x0；

3、當x0與x1的差的絕對值還大於指定的精度要求時，重復步驟（2）的計算。

4. 迭代用戶是什麼意思

重復的反饋某一過程（操作）叫迭代，

在java中，就是循環重復的進行某一操作，比如一個程序要累加1到100的和，
那麼只要定義一個變數sum，讓它重復的進行累加操作:

int sum =0;
for( int i=1; i<=100; i++ ){
sum = sum +i;
}

其中執行一次sum = sum + i ;就稱之為一次迭代，每一次迭代得到的結果（sum + i 的和）會作為下一次迭代的初始值（結果賦值給sum變數後，這個變數又作下一次迭代的初始值）；這就是迭代與普通循環的區別。

5. "迭代"是什麼意思

迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某 種數學方法導出等價的形式x=g(x)，然後按以下步驟執行：. （1） 選一個方程的近似根， 賦給變數x0；. （2） 將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1)，並將結果存於變數x0； ...

6. 開發過程中據說的迭代是什麼意思

迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次「迭代」，而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。

重復執行一系列運算步驟，從前面的量依次求出後面的量的過程。此過程的每一次結果，都是由對前一次所得結果施行相同的運算步驟得到的。例如利用迭代法*求某一數學問題的解。

對計算機特定程序中需要反復執行的子程序*(一組指令)，進行一次重復，即重復執行程序中的循環，直到滿足某條件為止，亦稱為迭代。

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相關概念

函數

在數學中，迭代函數是在分形和動力系統中深入研究的對象。迭代函數是重復的與自身復合的函數，這個過程叫做迭代。

模型

迭代模型是RUP（Rational Unified Process，統一軟體開發過程，統一軟體過程）推薦的周期模型。

演算法

迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。

方法

迭代的方式就有所不同，假如這個產品要求6個月交貨，我在第一個月就會拿出一個產品來，當然，這個產品會很不完善，會有很多功能還沒有添加進去，bug很多，還不穩定，但客戶看了以後，會提出更詳細的修改意見。

這樣，你就知道自己距離客戶的需求有多遠，我回家以後，再花一個月，在上個月所作的需求分析、框架設計、代碼、測試等等的基礎上，進一步改進，又拿出一個更完善的產品來，給客戶看，讓他們提意見。

就這樣，我的產品在功能上、質量上都能夠逐漸逼近客戶的要求，不會出現我花了大量心血後，直到最後發布之時才發現根本不是客戶要的東西的情況。

優勢

這樣的方法很不錯，但他也有自己的缺陷，那就是周期長、成本很高。在應付大項目、高風險項目——就比如是太空梭的控制系統時，迭代的成本比項目失敗的風險成本低得多，用這種方式明顯有優勢。

如果你是給自己的單位開發一個小MIS，自己也比較清楚需求，工期上也不過花上個把月的時間，用迭代就有點殺雞用了牛刀，那還是瀑布模型更管用，即使是做得不對，頂多再花一個月重來，沒什麼了不起。

7. 請問迭代是什麼意思望得到准確回答，謝謝。。。

迭代 迭代開發：
給你一個標準的定義：
在RUP中，迭代被定義為：迭代包括產生產品發布（穩定、可執行的產品版本）的全部開發活動和要使用該發布必需的所有其他外圍元素。
這個定義太學究氣，半天看不明白。這樣解釋可能更容易理解：
我們開發一個產品，如果不太復雜，會採用瀑布模型，簡單的說就是先需求定義，然後構建框架，然後寫代碼，然後測試，最後發布一個產品。
這樣，幾個月過去了，直到最後一天發布時，大家才能見到一個產品。
這樣的方式有明顯的缺點，假如我們對用戶的需求判斷的不是很准確時——這是很常見的問題，一點也不少見——你工作了幾個月甚至是幾年，當你把產品拿給客戶看時，客戶往往會大吃一驚，這就是我要的東西嗎？
迭代的方式就有所不同，假如這個產品要求6個月交貨，我在第一個月就會拿出一個產品來，當然，這個產品會很不完善，會有很多功能還沒有添加進去，bug很多，還不穩定，但客戶看了以後，會提出更詳細的修改意見，這樣，你就知道自己距離客戶的需求有多遠，我回家以後，再花一個月，在上個月所作的需求分析、框架設計、代碼、測試等等的基礎上，進一步改進，又拿出一個更完善的產品來，給客戶看，讓他們提意見。
就這樣，我的產品在功能上、質量上都能夠逐漸逼近客戶的要求，不會出現我花了大量心血後，直到最後發布之時才發現根本不是客戶要的東西。
這樣的方法很不錯，但他也有自己的缺陷，那就是周期長、成本很高。在應付大項目、高風險項目——就比如是太空梭的控制系統時，迭代的成本比項目失敗的風險成本低得多，用這種方式明顯有優勢。
如果你是給自己的單位開發一個小MIS，自己也比較清楚需求，工期上也不過花上個把月的時間，用迭代就有點殺雞用了牛刀，那還是瀑布模型更管用，即使是做得不對，頂多再花一個月重來，沒什麼了不起。
編程中的迭代：
有些國外的教材，如《C++ Primer》第四版的中文版，會把iterative翻譯成迭代。
iterative是反復的意思，所有，有時候，迭代也會指循環執行，反復執行的意思。
迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令(或一定步驟)進行重復執行，在每次執行這組指令(或這些步驟)時，都從變數的原值推出它的一個新值。
利用迭代演算法解決問題，需要做好以下三個方面的工作：
一、確定迭代變數。在可以用迭代演算法解決的問題中，至少存在一個直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數，這個變數就是迭代變數。
二、建立迭代關系式。所謂迭代關系式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式(或關系)。迭代關系式的建立是解決迭代問題的關鍵，通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。
三、對迭代過程進行控制。在什麼時候結束迭代過程?這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重復執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數是個確定的值，可以計算出來;另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況，可以構建一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制;對於後一種情況，需要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。
例 1 ： 一個飼養場引進一隻剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個月時，該飼養場共有兔子多少只?
分析： 這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設第 1 個月時兔子的只數為 u 1 ，第 2 個月時兔子的只數為 u 2 ，第 3 個月時兔子的只數為 u 3 ，……根據題意，「這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子」，則有
以下是引用片段：
u 1 = 1 ， u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 ， u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ，……
根據這個規律，可以歸納出下面的遞推公式：
以下是引用片段：
u n = u n - 1 × 2 (n ≥ 2)
對應 u n 和 u n - 1 ，定義兩個迭代變數 y 和 x ，可將上面的遞推公式轉換成如下迭代關系：
以下是引用片段：
y=x*2
x=y
讓計算機對這個迭代關系重復執行 11 次，就可以算出第 12 個月時的兔子數。參考程序如下：
以下是引用片段：
cls
x=1
for i=2 to 12
y=x*2
x=y
next i
print y
end
例 2 ： 阿米巴用簡單分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分鍾。將若干個阿米巴放在一個盛滿營養參液的容器內， 45 分鍾後容器內充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 2 20 個。試問，開始的時候往容器內放了多少個阿米巴?請編程序算出。
分析： 根據題意，阿米巴每 3 分鍾分裂一次，那麼從開始的時候將阿米巴放入容器裡面，到 45 分鍾後充滿容器，需要分裂 45/3=15 次。而「容器最多可以裝阿米巴 2 20 個」，即阿米巴分裂 15 次以後得到的個數是 2 20 。題目要求我們計算分裂之前的阿米巴數，不妨使用倒推的方法，從第 15 次分裂之後的 2 20 個，倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之後)的個數，再進一步倒推出第 13 次分裂之後、第 12 次分裂之後、……第 1 次分裂之前的個數。
設第 1 次分裂之前的個數為 x 0 、第 1 次分裂之後的個數為 x 1 、第 2 次分裂之後的個數為 x 2 、……第 15 次分裂之後的個數為 x 15 ，則有
以下是引用片段：
x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)
因為第 15 次分裂之後的個數 x 15 是已知的，如果定義迭代變數為 x ，則可以將上面的倒推公式轉換成如下的迭代公式：
x=x/2 ( x 的初值為第 15 次分裂之後的個數 2 20 )
讓這個迭代公式重復執行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個數。因為所需的迭代次數是個確定的值，我們可以使用一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制。參考程序如下：
以下是引用片段：
cls
x=2^20
for i=1 to 15
x=x/2
next i
print x
end
例 3 ： 驗證谷角猜想。日本數學家谷角靜夫在研究自然數時發現了一個奇怪現象：對於任意一個自然數 n ，若 n 為偶數，則將其除以 2 ;若 n 為奇數，則將其乘以 3 ，然後再加 1 。如此經過有限次運算後，總可以得到自然數 1 。人們把谷角靜夫的這一發現叫做「谷角猜想」。
要求：編寫一個程序，由鍵盤輸入一個自然數 n ，把 n 經過有限次運算後，最終變成自然數 1 的全過程列印出來。
分析： 定義迭代變數為 n ，按照谷角猜想的內容，可以得到兩種情況下的迭代關系式：當 n 為偶數時， n=n/2 ;當 n 為奇數時， n=n*3+1 。用 QBASIC 語言把它描述出來就是：
以下是引用片段：
if n 為偶數 then
n=n/2
else
n=n*3+1
end if
這就是需要計算機重復執行的迭代過程。這個迭代過程需要重復執行多少次，才能使迭代變數 n 最終變成自然數 1 ，這是我們無法計算出來的。因此，還需進一步確定用來結束迭代過程的條件。仔細分析題目要求，不難看出，對任意給定的一個自然數 n ，只要經過有限次運算後，能夠得到自然數 1 ，就已經完成了驗證工作。因此，用來結束迭代過程的條件可以定義為： n=1 。參考程序如下：
以下是引用片段：
cls
input "Please input n=";n
do until n=1
if n mod 2=0 then
rem 如果 n 為偶數，則調用迭代公式 n=n/2
n=n/2
print "—";n;
else
n=n*3+1
print "—";n;
end if
loop
end
迭代法
迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某種數學方法導出等價的形式x=g(x)，然後按以下步驟執行：
(1) 選一個方程的近似根，賦給變數x0;
(2) 將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1)，並將結果存於變數x0;
(3) 當x0與x1的差的絕對值還小於指定的精度要求時，重復步驟(2)的計算。
若方程有根，並且用上述方法計算出來的近似根序列收斂，則按上述方法求得的x0就認為是方程的根。上述演算法用C程序的形式表示為：
【演算法】迭代法求方程的根
以下是引用片段：
{ x0=初始近似根;
do {
x1=x0;
x0=g(x1); /*按特定的方程計算新的近似根*/
} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);
printf(「方程的近似根是%f\n」，x0);
}
迭代演算法也常用於求方程組的根，令
X=(x0，x1，…，xn-1)
設方程組為：
xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)
則求方程組根的迭代演算法可描述如下：
【演算法】迭代法求方程組的根
以下是引用片段：
{ for (i=0;i
x=初始近似根;
do {
for (i=0;i
y=x;
for (i=0;i
x=gi(X);
for (delta=0.0,i=0;i
if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x);
} while (delta>Epsilon);
for (i=0;i
printf(「變數x[%d]的近似根是 %f」，I，x);
printf(「\n」);
}
具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況：
(1) 如果方程無解，演算法求出的近似根序列就不會收斂，迭代過程會變成死循環，因此在使用迭代演算法前應先考察方程是否有解，並在程序中對迭代的次數給予限制;
(2) 方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。