计算方法的牛顿下山法实现

////由于牛顿迭代法的收敛性依赖于初值的选取，故有下面的
////牛顿下山法：其具体原理为
////牛顿下山公式为：x_(k+1)=x_k-r*f(x_k)/f'(x_k),其中r的范围为(0,1],称为下山因子
////具体做法为：
////在集合{1,1/2,1/4,...,1/2^n,...}中挑选下山因子，使|f(x_k)|>|f(x_(k+1))|,否则重新选取初值
////相应的迭代函数为：g(x)=x-r*f(x)/f'(x),x=g(x)
////输出每一次迭代的结果,将迭代模块做全面
//////////////
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
///////////
double fun(double x);
double dfun(double x);
void NewtonIterative(double(*pfun)(double x),double (*pdfun)(double x));
//////////
//////////
int main()
{
NewtonIterative(fun,dfun);
return 0;
}
//////////
//////////
double fun(double x)
{
return (x*x*x-x-1);
}
//////////
double dfun(double x)