在数学和计算机科学中，“迭代法”是一个非常重要的概念。简单来说，迭代法是一种通过重复执行某个过程来解决问题的方法。这种方法的核心思想是逐步逼近问题的答案，而不是一次性找到最终结果。

想象一下，你正在尝试解决一个复杂的数学方程。如果你不知道如何直接求解这个方程，你可以选择使用迭代法。你从一个初始猜测值开始，然后通过某种规则不断调整这个值，直到它足够接近真实的解。每次调整的过程就是一个“迭代”。

例如，在计算平方根时，我们可以使用牛顿-拉弗森方法（Newton-Raphson Method）。这是一种经典的迭代算法。我们先对目标数做一个粗略的估计，然后根据一定的公式反复修正这个估计值，直到达到满意的精度为止。

迭代法广泛应用于各种领域，包括但不限于数值分析、工程设计、经济学以及机器学习等。在这些领域里，许多实际问题都难以用解析的方式得到精确解，而迭代法则提供了一种灵活且有效的解决方案。

需要注意的是，并非所有的问题都可以通过迭代法获得准确答案；有时候即使经过无数次迭代也可能无法完全收敛到正确值。因此，在应用迭代法时需要仔细考虑初始条件的选择、收敛准则的设计等因素以确保最终结果的有效性。

总之，迭代法以其简单易懂的操作方式和强大的适应能力成为了现代科学研究和技术开发中不可或缺的一部分。无论是对于初学者还是专业人士而言，掌握这一技巧都是非常有价值的。