牛頓迭代法（Newton's method）又稱為牛頓-拉夫遜（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛頓在17世紀提出的一種在實數域和複數域上近似求解方程的方法。多數方程不存在求根公式，因此求精確根非常困難，甚至不可能，從而尋找方程的近似根就顯得特別重要。方法使用函式f(x）的泰勒級數的前面幾項來尋找方程f(x) = 0的根。牛頓迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大優點是在方程f(x) = 0的單根附近具有平方收斂，而且該法還可以用來求方程的重根、復根，此時線性收斂，但是可通過一些方法變成超線性收斂。另外該方法廣泛用於計算機程式設計中。


設r是 的根，選取 作為r的初始近似值，過點 做曲線 的切線L，L的方程為 ，求出L與x軸交點的橫座標 ，稱x₁為r的一次近似值。過點 做曲線 的切線，並求該切線與x軸交點的橫座標 ，稱 為r的二次近似值。重複以上過程，得r的近似值序列，其中， 稱為r的 次近似值，上式稱為牛頓迭代公式。 用牛頓迭代法解非線性方程，是把非線性方程 線性化的一種近似方法。把 在點 的某鄰域內展開成泰勒級數 ，取其線性部分（即泰勒展開的前兩項），並令其等於0，即 ，以此作為非線性方程 的近似方程，若 ，則其解為 ， 這樣，得到牛頓迭代法的一個迭代關係式： 。 已經證明，如果是連續的，並且待求的零點是孤立的，那麼在零點周圍存在一個區域，只要初始值位於這個鄰近區域內，那麼牛頓法必定收斂。 並且，如果不為0, 那麼牛頓法將具有平方收斂的效能. 粗略的說，這意味著每迭代一次，牛頓法結果的有效數字將增加一倍。^[1] 軍人在進攻時常採用交替掩護進攻的方式，若在數軸上的點表示A，B兩人的位置，規定在前面的數大於後面的數，則是A>B，B>A交替出現。但現在假設軍中有一個膽小鬼，同時大家又都很照顧他，每次衝鋒都是讓他跟在後面，每當前面的人佔據一個新的位置，就把位置交給他，然後其他人再往前佔領新的位置。也就是A始終在B的前面，A向前邁進，B跟上，A把自己的位置交給B（即執行B = A），然後A 再前進佔領新的位置，B再跟上，直到佔領所有的陣地，前進結束。像這種兩個數一前一後逐步向某個位置逼近的方法稱為迭代法。 迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程，跟迭代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性解決問題。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、適合做重複性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）重複執行，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，至少存在一個可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、建立迭代關係式 所謂迭代關係式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式（或關係）。迭代關係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？這是編寫迭代程式必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地執行下去。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迴圈來實現對迭代過程的控制；對於後一種情況，需要進一步分析得出可用來結束迭代過程的條件。