许多数的算术平方根都是无理数，无法用小数精确表示，不过很多时候我们只需要精确到小数点后的某一位就可以了那么，对于任意给出的正数，要怎样近似计算出它的平方根呢？
当然方法不可能只有一种，这里给出一种叫“平方根倒数速算法”的方法，在上个世纪 90年代初期左右才被人们发现，在相同的精确度下大大减少了运算量.
首先，假设一猜测值
，然后根据以下公式求出
，再将代入公式右边，继续求出
…通过有效次迭代后即可求出 A的平方根的近似值
.
.
可以看出
，对所有自然数 k都成立，
可以看出与
的误差是越来越小的，当 k足够大的时候，我们便能得到足够精确的近似值了.
这种算法是从平方根的前一个近似值推出其下一个近似值的关系，这种关系被称为迭代，因而这种方法同时又称为牛顿迭代法
同学们能看懂吗？好好研究一下吧~
