迭代计算是一种重复计算过程，通常用于求解数值问题或优化问题。在迭代计算中，一个初始解被反复更新，直到满足某个停止条件（例如达到预定的精度或达到最大迭代次数）。这个过程可以在不同的算法中见到，如线性方程组的求解、优化问题的求解、机器学习算法等。下面给出一个简单的迭代计算的例子：求解平方根。

这是一个求解平方根的简单迭代算法：给定一个数 x，我们希望找到一个数 y，使得 y 的平方接近于 x。我们可以用以下公式进行迭代计算：

y_(n+1) = (y_n + x / y_n) / 2，其中 n 表示迭代的次数。这是一个简单迭代方法求平方根的基本思想，基于牛顿迭代法。我们可以从任何初始值开始迭代，每次迭代都会更接近真实的平方根值。这个过程会一直持续下去，直到我们达到所需的精度或者达到了设定的最大迭代次数。以下是简单的伪代码表示：

```pseudo

函数 求平方根（x，初始值guess）：

对于 i 从 0 到 最大迭代次数 do：

y = (guess + x / guess) / 2

如果 y 和 guess 的差小于预设精度，那么返回 y 作为结果并结束循环

否则更新 guess 为 y 并继续循环

返回 "未找到解"（如果达到最大迭代次数）

```

这只是迭代计算的一个简单例子，实际的迭代计算过程可能会更复杂，涉及到更复杂的算法和数据处理过程。但基本原理是一样的：通过反复更新解，直到满足某个停止条件为止。

迭代计算

迭代计算是一种重复计算过程，通常用于求解数值问题或优化问题。在迭代计算中，我们从初始值开始，根据一定的规则进行反复计算，直到满足特定的条件为止。这种方法在解决一些复杂的数学问题或实际问题时非常有用。下面是一个简单的迭代计算的例子。

假设我们想要计算一个数的平方根（例如求√2）。我们可以采用迭代方法来逼近这个值。一个简单的方法是使用牛顿法（Newton's method）。算法如下：

假设我们的初始估计值为 x，对于每一个后续的迭代步骤，我们更新我们的估计值如下：

x_new = (x + a / x) / 2

其中 a 是我们要求平方根的数（在这个例子中是 2）。这个过程会一直重复，直到我们的估计值收敛到一个足够接近真实值的解。这个过程就是一个迭代计算的过程。

迭代计算在很多领域都有应用，包括但不限于数学、物理、计算机科学、工程等领域。在进行迭代计算时，关键是要设定一个合理的初始值和一个明确的收敛条件，以保证计算的准确性和效率。此外，对于一些复杂的问题，可能还需要使用更高级的迭代方法，例如非线性最优化算法、深度学习算法等。