Newtonin menetelmä
Newtonin menetelmä (tunnettu myös nimillä Newtonin–Raphsonin menetelmä tai Newtonin–Fourier'n menetelmä) on numeerisessa analyysissä tehokas algoritmi funktion nollakohtien likiarvojen löytämiseksi. Sitä voidaan käyttää myös funktion ääriarvojen etsimiseen soveltamalla menetelmää funktion ensimmäiseen derivaattaan.
Aloitetaan nollakohdan etsiminen tekemällä tuntemattomalle alkuarvaus mieluiten mahdollisimman läheltä haluttua nollakohtaa. Korvataan funktio tangentillaan, mikä voidaan tehdä lukiomatematiikan keinoin. Tämän jälkeen lasketaan kyseisen tangentin nollakohta. Yleensä tämä nollakohta on parempi likiarvo funktion nollakohdalle. Otetaan tämä uudeksi arvoksi ja toistetaan iterointi riittävän usein haluttuun tarkkuuteen pääsemiseksi.
Oletetaan, että "f" : ["a", "b"] → R on derivoituva funktio, joka on määritelty välillä ["a", "b"] ja sen arvojoukko koostuu reaaliluvuista R. 
Nollakohta löydetään seuraavasti. Oletetaan, että tiedossa oleva likiarvo on "x". Siitä saadaan parempi likiarvo "x" alla olevan diagrammin mukaisesti.
Derivaatan määritelmästä tunnetaan, että derivaatan arvo missä tahansa pisteessä on kyseiseen pisteeseen piirretyn tangentin kulmakerroin.
Tällöin
Tässä "f" ' tarkoittaa funktion "f" derivaattaa. Tästä päädytään sieventämällä muotoon
Iterointi aloitetaan valitsemalla jokin näennäisen satunnainen alkuarvo "x" (mitä lähempää todellista nollakohtaa tämä valitaan, yleensä sitä parempi). Menetelmä yleensä suppenee, mikäli valittu alkuarvo on riittävän lähellä nollakohtaa. Karkeasti voidaan todeta, että nollakohdan ympäristössä saadun likiarvon oikeiden desimaalien lukumäärä vähintään kaksinkertaistuu jokaisessa iteraatiossa.
Kuva Newtonin menetelmän yhdestä iteraatiosta. Tästä nähdään, että formula_3 on funktion formula_4 nollakohdalle parempi likiarvo kuin formula_5
Etsi yhtälön cos("x") = "x" positiivinen ratkaisu.
Muutetaan tehtävä funktion "f"("x") = cos("x") − "x" nollakohdan löytämiseksi. Derivoidaan funktio: "f" '("x") = −sin("x") − 3"x". Koska cos("x") ≤ 1 kaikille x:n arvoille ja "x" > 1, kun "x" > 1, tiedämme, että nollakohta on välillä ]0,1[. Otetaan alkuarvoksi "x" = 0,5.
Oikeat desimaalit on yllä olevassa esimerkissä alleviivattu. "x":n kaikki merkityt desimaalit ovat oikeita. Voidaan huomata, että pilkun jälkeisten oikeiden desimaalien lukumäärä kasvaa "x":n kahdesta viiteen ja sitten kymmeneen.
Newtonin menetelmän kuvasi Isaac Newton teoksissaan "De analysi per aequationes numero terminorum infinitas" (kirjoitettu 1669, julkaistu 1711) ja "De metodis fluxionum et serierum infinitarum" (kirjoitettu 1671, julkaistu nimellä "Method of Fluxions" 1736) Näissä teoksissa esitetty kuvaus eroaa kuitenkin nykyisestä, yllä esitetystä menetelmästä: Newton sovelsi menetelmää ainoastaan polynomeihin. Hän ei myöskään laskenut peräkkäisiä likiarvoja "x", vaan polynomijonoja päätyen vasta lopussa nollakohdan likiarvoon. Lisäksi Newton piti menetelmää puhtaasti algebrallisena eikä havainnut sen yhteyttä differentiaalilaskentaan. Isaac Newton luultavasti johti menetelmänsä samankaltaisesta mutta epätarkemmasta François Viète'n menetelmästä. Viète'n menetelmän perusta löytyy persialaisen matemaatikon Sharaf al-Din al-Tusin työstä.
Heron Aleksandrialainen käytti samankaltaista menetelmää kirjassa 1, luvussa 8 teoksessaan "Metrica" määrittääkseen luvun 720 neliöjuurta.
Newtonin menetelmän julkaisi ensimmäisenä John Wallis vuonna 1685 teoksessa "A Treatise of Algebra both Historical and Practical". Joseph Raphson julkaisi yksinkertaistetun kuvauksen menetelmästä vuonna 1690 teoksessa "Analysis aequationum universalis". Myös hän piti menetelmän puhtaasti algebrallisena rajoittaen sen käytön polynomeihin, mutta otti käyttöön peräkkäiset approksimaatiot likiarvoille "x". Ensimmäisenä Newtonin menetelmän kuvasi iteratiivisessa muodossa Thomas Simpson vuonna 1740.
Yleisesti ottaen Newtonin menetelmän virheen suuruus korottuu toiseen potenssiin joka askeleen jälkeen. Tämä tarkoittaa sitä, että tarkkojen desimaalien lukumäärä kaksinkertaistuu joka askeleella. Tämä ei kuitenkaan toimi joissakin tapauksissa. Ensinnäkin, Newtonin menetelmä vaatii derivaatan laskemista. Joissain tilanteissa sekanttimenetelmä on tehokkaampi. Toiseksi, jos alkuarvo on liian kaukana nollakohdasta, Newtonin menetelmä saattaa hajaantua. Kolmanneksi, jos etsitty nollakohta on moninkertainen, suppenemisnopeus on vain lineaarinen.
Näissä esimerkeissä etsitty juuri on nolla yksinkertaisuuden takia. Se voisi olla mikä tahansa muukin.
Olkoon
ja 
muualla.
Tällöin
ja
muualla.
Juuren missä tahansa ympäristössä derivaatta muuttaa merkkiään, kun "x" lähestyy nollaa oikealta (tai vasemmalta) samalla kun
formula_11 kaikille formula_12
Näin ollen Newtonin menetelmä ei suppene, vaikka funktio on kaikkialla derivoituva. Olkoon
Tällöin 
ja 
paitsi kun formula_16, jossa se ei ole määritelty. Kun valitaan formula_17, formula_18, joka on noin 4/3 kertaa niin tarkka kuin formula_17. Tämä on vähemmän kuin kaksinkertainen tarkkuus.
Näin ollen Newtonin menetelmän suppenemisnopeus ei ole verrannollinen toiseen potenssiin, vaikka funktio onkin derivoituva kaikkialla.
Olkoon
Tällöin formula_21 ja formula_22. Näin ollen suppenemisnopeus ei ole verrannollinen toiseen potenssiin, vaikka funktion onkin äärettömän monta kertaa derivoituva kaikkialla.