如何求一个数的平方根?

狼影
发布: 2025-09-03 14:13:01
原创
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求平方根的核心是找到非负数x使x²=S,常用牛顿迭代法:xₙ₊₁=0.5(xₙ+S/xₙ),收敛快;手算可用分组试商法;负数无实平方根因实数平方非负;估算可找邻近完全平方数夹逼,如√150≈12.24。

如何求一个数的平方根?

求一个数的平方根,核心在于找到一个非负数,它与自身相乘后等于我们想要开平方的那个数。这听起来简单,但实际操作起来,根据你需要的精度和场景,方法会大相径庭。你可以用计算器直接获取,也可以通过数学算法迭代逼近,甚至还有一些手算技巧。

要精确地求一个数的平方根,尤其是当它不是一个完全平方数时,我们通常会借助迭代算法。我个人觉得,要说最优雅、最能体现数学之美的,还得是牛顿迭代法。它那种不断逼近真相的感觉,简直是数学的浪漫。

牛顿迭代法的基本思想是:从一个初始猜测值开始,然后通过一个公式反复修正这个猜测,直到达到满意的精度。对于求一个数

S
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的平方根,它的迭代公式是:

x_n+1 = 0.5 * (x_n + S / x_n)
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这里,

x_n
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是当前的猜测值,
x_n+1
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是下一个更精确的猜测值。

举个例子,我们想求

S = 25
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的平方根。

  1. 初始猜测
    x_0
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    我们可以随便猜一个,比如
    x_0 = 5
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    (当然,这里我们知道答案,但实际情况可能不知道)。
  2. 第一次迭代:
    x_1 = 0.5 * (5 + 25 / 5) = 0.5 * (5 + 5) = 0.5 * 10 = 5
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    你看,如果初始猜测就是答案,那一次迭代就搞定了。

再来一个不那么完美的例子,求

S = 2
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的平方根。

  1. 初始猜测
    x_0
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    我们可以猜
    x_0 = 1
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  2. 第一次迭代:
    x_1 = 0.5 * (1 + 2 / 1) = 0.5 * (1 + 2) = 0.5 * 3 = 1.5
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  3. 第二次迭代:
    x_2 = 0.5 * (1.5 + 2 / 1.5) = 0.5 * (1.5 + 1.3333...) = 0.5 * 2.8333... = 1.4166...
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  4. 第三次迭代:
    x_3 = 0.5 * (1.4166... + 2 / 1.4166...) = 0.5 * (1.4166... + 1.4117...) = 0.5 * 2.8283... = 1.4142...
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你看,很快就逼近了我们熟知的

√2 ≈ 1.41421356...
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如果你想用代码实现,Python 示例会是这样:

def sqrt_newton(S, tolerance=1e-7):
    if S < 0:
        raise ValueError("Cannot compute square root of a negative number for real numbers.")
    if S == 0:
        return 0

    x = S  # 初始猜测,可以用S本身,或者S/2,或者1,根据S的大小选择
    while True:
        next_x = 0.5 * (x + S / x)
        if abs(x - next_x) < tolerance: # 当两次迭代结果非常接近时,认为达到精度
            return next_x
        x = next_x

# 示例
# print(sqrt_newton(25)) # 输出 5.0
# print(sqrt_newton(2))  # 输出 1.4142135623746899
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这个方法的妙处在于它的收敛速度非常快,每次迭代都能让结果的有效位数翻倍,所以非常高效。

手算平方根有哪些技巧?

记得小学数学课上,老师教过一个繁琐但很有效的方法,就是那个类似除法的笔算开平方。虽然现在有了计算器,但了解一下它的原理,能让人对数字的结构有更深的理解。这种方法的核心是把数字从小数点开始,向两边每两位一组进行分组,然后通过试商和减法逐步逼近。

我们以计算

√529
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为例:

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  1. 分组: 从个位开始,向左每两位一组,
    5
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    29
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    。如果整数部分是奇数位,最左边那组就只有一位。
  2. 第一组: 看第一组
    5
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    。找到小于等于
    5
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    的最大完全平方数,是
    2^2 = 4
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    • 商写
      2
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    • 5 - 4 = 1
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  3. 下拉第二组:
    29
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    拉下来,与余数
    1
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    组成
    129
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  4. 试商: 将当前商
    2
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    乘以
    2
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    得到
    4
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    。现在我们要找一个数字
    x
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    ,使得
    (4x) * x
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    接近或小于
    129
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    • 如果
      x=1
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      41 * 1 = 41
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    • 如果
      x=2
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      42 * 2 = 84
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    • 如果
      x=3
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      43 * 3 = 129
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    • 我们找到了
      x=3
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  5. 完成:
    3
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    写到商的后面,得到
    23
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    • 129 - 129 = 0
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    • 余数为
      0
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      ,计算完成。

所以,

√529 = 23
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这个方法虽然复杂,但它一步步揭示了平方根的结构,特别适合在没有电子工具时进行精确计算。对于非完全平方数,我们可以继续在小数点后分组,重复上述步骤来获得小数部分的精度。

为什么负数没有实数平方根?

这个问题初听起来很简单,但背后藏着实数域的根本限制。我们定义一个数的平方,就是它自己乘以自己。在实数范围内,任何数平方的结果都必然是非负的。

  • 如果你取一个正数,比如
    2
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    2 * 2 = 4
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    (正数)。
  • 如果你取一个负数,比如
    -2
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    (-2) * (-2) = 4
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    (正数)。
  • 如果你取
    0 * 0 = 0
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    (非负数)。

你看,无论你用哪个实数,它的平方都不会是负数。所以,当我们试图问“哪个实数乘以自己会得到

-4
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?”时,答案就是“没有这样的实数”。这就是为什么负数在实数域内没有平方根。

当然,数学家们为了解决这个问题,引入了虚数的概念。他们定义了一个新的数

i
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,使得
i^2 = -1
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。这样一来,负数就有了平方根,比如
√-4 = 2i
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。我记得刚接触虚数的时候,那种“突破”的感觉特别奇妙,好像打开了数学的另一扇窗,让原本无解的问题变得有了解答,也拓展了我们对数字世界的理解。但这已经超出了实数平方根的范畴了。

如何高效地估算一个数的平方根?

在没有计算器,或者需要快速判断一个数的大致范围时,估算能力就显得特别重要。我经常会用“夹逼”的方法,就是找它最近的两个完全平方数,这样心里就有个谱了。

最直接的估算方法就是寻找最近的完全平方数

例如,我们想估算

√150
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  1. 我们知道
    10^2 = 100
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    11^2 = 121
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  2. 12^2 = 144
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  3. 13^2 = 169
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现在我们发现

150
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介于
144
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169
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之间。这意味着
√150
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介于
√144
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(即
12
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) 和
√169
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(即
13
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) 之间。

因为

150
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更接近
144
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(相差
6
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),而不是
169
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(相差
19
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),所以我们可以推断
√150
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会更接近
12
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进一步,如果你想更精确一点,可以在

12
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13
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之间做一个简单的线性插值:
√150 ≈ 12 + (150 - 144) / (169 - 144)
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√150 ≈ 12 + 6 / 25
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√150 ≈ 12 + 0.24 = 12.24
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实际计算器给出的

√150 ≈ 12.247
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,我们的估算已经非常接近了。这种方法在日常生活中,比如粗略计算面积、距离或者需要快速判断数量级时,都非常实用。它不需要复杂的计算,只需要对一些常见完全平方数有基本的记忆即可。

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