O Método de Newton, amplamente utilizado para encontrar as raízes de funções não lineares, é um algoritmo iterativo poderoso, mas não garantido para sempre convergir. Este método explora a aproximação de uma função não linear por uma função linear tangente, o que permite encontrar soluções através de sucessivas iterações. A ideia fundamental por trás do Método de Newton é construir, em torno de um ponto inicial arbitrário x0x_0, uma linha tangente à curva da função. A partir da interseção dessa linha com o eixo xx, obtemos uma estimativa de uma solução, que é então usada como ponto de partida para a próxima iteração.

A forma mais simples de entender o método é visualizar a função original g(x)g(x) e a função linear associada g~(x)\tilde{g}(x), onde a função linear é tangente à original em um ponto escolhido x0x_0. O ponto de tangência é onde a função linear e a original possuem o mesmo valor e a mesma derivada, ou seja, g~(x0)=g(x0)\tilde{g}(x_0) = g(x_0) e g~(x0)=g(x0)\tilde{g'}(x_0) = g'(x_0). A interseção entre a função tangente e o eixo xx nos dá uma nova estimativa para a solução, que é então usada no cálculo da próxima iteração. Esse processo resulta na fórmula de iteração:

xi+1=xig(xi)g(xi)x_{i+1} = x_i - \frac{g(x_i)}{g'(x_i)}

A sequência de valores obtida a partir dessa fórmula converge para a solução da equação não linear, desde que o método funcione corretamente. A rapidez da convergência depende da proximidade do ponto inicial da solução real. O método, contudo, não garante a convergência para todas as funções e pode falhar em situações de aproximações inadequadas ou quando a derivada de g(x)g(x) se anula.

Considerando a equação simples x23=0x^2 - 3 = 0, o método de Newton converge rapidamente para a solução correta, x=3x = \sqrt{3}, a partir de um valor inicial razoavelmente afastado, como x0=10x_0 = 10. O cálculo da sequência de aproximações é feito através da iteração, o que pode ser visualizado na tabela de iterações. Mesmo que o valor inicial escolhido não seja próximo à solução real, o Método de Newton tende a aproximar-se dela rapidamente, como demonstrado na tabela de iteração, onde os erros diminuem exponencialmente a cada passo.