迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
比较典型的迭代法如“二分法”和"牛顿迭代法”属于近似迭代法。
在 Excel 中，可以使用 IF 函数进行迭代计算。IF 函数通常用于根据条件返回不同的值，但是也可以嵌套使用来进行多次迭代计算。
具体操作步骤如下：
1. 在要计算的单元格中输入 IF 函数，并按下回车键。
2. 设置 IF 函数的条件，即要对该单元格的值进行什么样的计算。
3. 在函数的“值为 true”和“值为 false”两个参数中填入相应的计算公式，并继续嵌套 IF 函数实现多的迭代计算。
4. 在最后的“值为 false”中，填写要返回的最终结果。
例如，在一个表格中，需要计算一列数字的平均数，但是这些数字中可能存在一些错误数据（比如负数或空值）。可以使用如下的 IF 函数进行迭代计算，以提高计算精度：
=IF(A1>0,IF(ISNUMBER(A1),A1,0),0)
这个函数会检查每一个单元格中的值，如果大于 0 且为数字，则将其计入平均数计算中；如果小于或等于 0 或为非数字，则被视为错误数据，不进行计算。如果需要计算多列数据的平均数，则可以将上述函数复制到其他单元格中，并改变引用的单元格范围来适应不同的数据列。
工作效率，是指工作产出与投入之比，高效的工作效率是在规定的时间内提前完成规定的工作任务，或者在相同的时间内完成超额的工作量。
其实，在同样的时间，同样的工作，很多人都想提高工作效率，轻轻松松的完成工作。那么，接下来详细介绍以下
第一工作要预先准备好;这点是一个有工作效率的人都知道的事情，每一个人都需要在做事情的时候有一个准备阶段。
我们工作的时候也是这样，提前几分钟到单位，准备好自己的工作用具，做好工作的思想准备，这很重要。
第二点工作总结随时都在进行中;我们工作时间比较久的人都知道，每天的工作需要总结一下，这样才可以为以后的工作打好基础。
凡事做事情比较细致的工作人员都有自己的工作日记，其实这是一个很好的提高工作效率的办法。
第三点我们要用明显的方式提示自己完成工作的进度;在领导给我们安排工作的时候，我们要计算好工作需要的进度，一般有时间限制的工作，更加需要严格的执行进度完成工作，这样才可以把效率提高到最佳水平。
第四点大家要把自己的工作划分成事务型和思考型两类，分别对待这些工作，这样可以做到清晰的工作任务区分。
需要做的事情，就要抓紧做，不要是想不做;需要想好的事情，就要认真的思考，不要盲目行动，这是一个提高工作效率的基础。
第四点尽可能地一次性完成工作任务，我们最怕的是断断续续完成一项工作，到最后发现工作完成得支离破碎，完成得质量也不是特别高。
一次性完成工作不但能节省时间，而且对于自身工作信心也是一种极大地提高，不打断地专注于一次性完成工作是比较好的一种工作习惯。
井然有序地安排每天的工作任务，如果说自己的工作由他人安排这是没错的，但是随着工作时间久了，自己就必须总结出一套适合自己的工作习惯。
每天的工作任务量分配到自己手上时，我们应该进行分解，具体到每个小时应该完成什么事情，尽量做到提前完成工作，好让自己有多余时间用来反思总结自己的工作方式。
第五点合理利用工作中的碎片化时间，不要看上下班期间都是在工作，其实真正有效工作的时间不是特别多。
中午占据大部分时间的是中餐就可以利用起来，平常起身喝水补充能量的时候，也可以利用起来，总之把碎片化时间用来思考工作，那也是有利于提高工作效率的。
第六点要勤于做记录，任何时候我们在听的时候总能够清晰地记得，但为什么事后会出现很多纰漏，因为大部分时间我们是用记忆来回归工作，那样往往极易出现问题。
因此纪录到纸上或者电子设备上都是一种比较好的纪录方式，这对于自己的工作回顾是非常有帮助的。
第七点不断提升自己的工作能力，这才是最根本的，只有在相对固定的时间内把工作能力增强了，那才有可能把工作做好做快，那才有可能提高工作效率。
总之对于工作我们要不断保持学习，补充新的知识，那才能提高工作效率，不然随着时代的发展，有些工作方式终究会慢慢变的低效。
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
延迟计算或惰性求值 (Lazy evaluation)
迭代器不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。仅仅是在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合。
今天创建了一个实体类，大致如下：
class Account():
def __init__(self,
account_name,
account_type,
account_cost,
return_amount=0):
self.account_name = account_name # 账户名
self.account_type = account_type # 账户类型
self.account_cost = account_cost # 月结费用
迭代法是一种求解问题的方法，它通过不断迭代来逼近问题的解。在使用迭代法时，需要先选择一个初始值，然后根据这个初始值来计算下一个值，直到达到一个满足精度要求的解为止。迭代法的使用方法包括以下步骤：选择一个初始值。这个初始值可以是问题的一个近似解，也可以是随机选择的。根据初始值来计算下一个值。这个计算过程通常需要用到问题的一些已知信息。检查是否达到了满足精度要求的解。如果没有达到，则继续计算下一个值。如果达到了满足精度要求的解，则停止迭代，并输出这个解。在使用迭代法时，需要注意选择合适的迭代公式和合适的初始值，以便能够快速收敛到问题的解。同时，也需要对问题进行适当的简化或变形，以便能够应用迭代法来求解。
牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可解，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数的泰勒级数的前面几项来寻找方程的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根，此时线性收敛，但是可通过一些方法变成超线性收敛。另外该方法广泛用于计算机编程中。
又称辗转思维，是一种不断用变量的旧值递推新值的思维过程。一般相对应的是瀑布式思维或直接法思维，即一次解法思维，即一次性解决问题的思维。
迭代是指针对序列变量轮流重迭逐次逼近目标对象的过程。
迭代广泛地用于求解方程、软件开发以及产品开发中。
迭代效应是指由于迭代产生的后续现象或者反射性活动。
企业管理模式趋同的迭代效应是指管理模式趋同的过程属于迭代似趋同，趋同引发的现象或者反射性的活动成为模式趋同的迭代效应，主要指企业管理模式的某个阶段的趋同引发管理对象的迭代循环似的趋同，而且每次趋同促进新的一轮的趋同，是对前一次趋同的持续改进，使得趋同是集成的、持续改进的。
没有迭代的成语。只有含迭和代的成语，分别为：迭床架屋，迭矩重规，迭见杂出，迭为宾主，迭嶂层峦，稠迭连绵，三迭阳关，一迭连声，挨肩迭背，比肩迭迹，比肩迭踵，八音迭奏，重峦迭嶂，更唱迭和，迭迭薄薄。
代代相传，千秋万代，李代桃僵，万代千秋，世代书香，代人受过，代人捉刀，代为说项，代马依风。
替代定理：如果网络N由一个电阻单口网络NR和一个任意单口网络NL连接而成，则：
1．如果端口电压u有唯一解，则可用电压为u的电压源来替代单口网络NL，只要替代后的网络仍有惟一解，则不会影响单口网络NR内的电压和电流。
2．如果端口电流i有唯一解，则可用电流为i的电流源来替代单口网络NL，只要替代后的网络仍有惟一解，则不会影响单口网络NR内的电压和电流。
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