牛顿叠代，在我的印象里似乎是递归调用的。

不帖代码怎么给你改错。。。。

我记得好像求方程的近似值使用的牛顿迭代法

Public Sub fff(fff_x As Location, SENSOR_1 As Location, SENSOR_2 As Location, SENSOR_3 As Location, SENSOR_4 As Location, fff_y() As Double, v As Double)
fff_y(1) = (SENSOR_1.X - fff_x.X) * (SENSOR_1.X - fff_x.X) + (SENSOR_1.Y - fff_x.Y) * (SENSOR_1.Y - fff_x.Y) + (SENSOR_1.Z - fff_x.Z) * (SENSOR_1.Z - fff_x.Z) - (SENSOR_1.T - fff_x.T) * v * (SENSOR_1.T - fff_x.T) * v
fff_y(2) = (SENSOR_2.X - fff_x.X) * (SENSOR_2.X - fff_x.X) + (SENSOR_2.Y - fff_x.Y) * (SENSOR_2.Y - fff_x.Y) + (SENSOR_2.Z - fff_x.Z) * (SENSOR_2.Z - fff_x.Z) - (SENSOR_2.T - fff_x.T) * v * (SENSOR_2.T - fff_x.T) * v
fff_y(3) = (SENSOR_3.X - fff_x.X) * (SENSOR_3.X - fff_x.X) + (SENSOR_3.Y - fff_x.Y) * (SENSOR_3.Y - fff_x.Y) + (SENSOR_3.Z - fff_x.Z) * (SENSOR_3.Z - fff_x.Z) - (SENSOR_3.T - fff_x.T) * v * (SENSOR_3.T - fff_x.T) * v
fff_y(4) = (SENSOR_4.X - fff_x.X) * (SENSOR_4.X - fff_x.X) + (SENSOR_4.Y - fff_x.Y) * (SENSOR_4.Y - fff_x.Y) + (SENSOR_4.Z - fff_x.Z) * (SENSOR_4.Z - fff_x.Z) - (SENSOR_4.T - fff_x.T) * v * (SENSOR_4.T - fff_x.T) * v

End Sub
Sub dfff(fff_x As Location, dfff_y() As Double, SENSOR_1 As Location, SENSOR_2 As Location, SENSOR_3 As Location, SENSOR_4 As Location, v As Double)


'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''
'''''在此直接转置''''''''''''''''''''''''''''''

dfff_y(1, 1) = 2 * (fff_x.X - SENSOR_1.X)
dfff_y(2, 1) = 2 * (fff_x.Y - SENSOR_1.Y)
dfff_y(3, 1) = 2 * (fff_x.Z - SENSOR_1.Z)
dfff_y(4, 1) = -2 * (fff_x.T - SENSOR_1.T) * v * v
                                                  
dfff_y(1, 2) = 2 * (fff_x.X - SENSOR_2.X)
dfff_y(2, 2) = 2 * (fff_x.Y - SENSOR_2.Y)
dfff_y(3, 2) = 2 * (fff_x.Z - SENSOR_2.Z)
dfff_y(4, 2) = -2 * (fff_x.T - SENSOR_2.T) * v * v
                                                  
                                                  
dfff_y(1, 3) = 2 * (fff_x.X - SENSOR_3.X)
dfff_y(2, 3) = 2 * (fff_x.Y - SENSOR_3.Y)
dfff_y(3, 3) = 2 * (fff_x.Z - SENSOR_3.Z)
dfff_y(4, 3) = -2 * (fff_x.T - SENSOR_3.T) * v * v
                                                  
dfff_y(1, 4) = 2 * (fff_x.X - SENSOR_4.X)
dfff_y(2, 4) = 2 * (fff_x.Y - SENSOR_4.Y)
dfff_y(3, 4) = 2 * (fff_x.Z - SENSOR_4.Z)
dfff_y(4, 4) = -2 * (fff_x.T - SENSOR_4.T) * v * v



End Sub

Sub semic_location(SENSOR_1 As Location, SENSOR_2 As Location, SENSOR_3 As Location, SENSOR_4 As Location, SEMIC As Location, v As Double)
'采用牛顿迭代法计算定位位置，返回(x,y,z,t)

Dim fff_y(4) As Double
Dim dfff_y(4, 4) As Double
'判断是否执行GAUSSJ（高斯-约当方程组）
IsTrue = False

Dim i, j As Integer

Dim TEMP(4) As Double
Dim norm_x As Double

Dim count As Integer

Call fff(SEMIC, SENSOR_1, SENSOR_2, SENSOR_3, SENSOR_4, fff_y(), v)
Call dfff(SEMIC, dfff_y(), SENSOR_1, SENSOR_2, SENSOR_3, SENSOR_4, v)

If IsTrue = False Then
Call GAUSSJ(dfff_y(), 4, fff_y())
End If
TEMP(1) = SEMIC.X - fff_y(1)
TEMP(2) = SEMIC.Y - fff_y(2)
TEMP(3) = SEMIC.Z - fff_y(3)
TEMP(4) = SEMIC.T - fff_y(4)

count = 0

Do

SEMIC.X = TEMP(1)
SEMIC.Y = TEMP(2)
SEMIC.Z = TEMP(3)
SEMIC.T = TEMP(4)

Call fff(SEMIC, SENSOR_1, SENSOR_2, SENSOR_3, SENSOR_4, fff_y(), v)
Call dfff(SEMIC, dfff_y(), SENSOR_1, SENSOR_2, SENSOR_3, SENSOR_4, v)
'x=fff_y/dfff_y;x=fff_y*inv(dfff_y)
'A=DFFF_y的转置；B=A-1B

If IsTrue = False Then
Call GAUSSJ(dfff_y(), 4, fff_y())
End If


 TEMP(1) = SEMIC.X - fff_y(1)
 TEMP(2) = SEMIC.Y - fff_y(2)
 TEMP(3) = SEMIC.Z - fff_y(3)
 TEMP(4) = SEMIC.T - fff_y(4)
count = count + 1

norm_x = Sqr((SEMIC.X - TEMP(1)) * (SEMIC.X - TEMP(1)) + (SEMIC.Y - TEMP(2)) * (SEMIC.Y - TEMP(2)) + (SEMIC.Z - TEMP(3)) * (SEMIC.Z - TEMP(3))) '+ (SEMIC.T - TEMP(4)) * (SEMIC.T - TEMP(4))

Loop While norm_x > (0.01) And (count < 1)


End Sub

Sub GAUSSJ(A() As Double, N, B() As Double)
    
      Dim IPIV(4), INDXR(4), INDXC(4)
    For j = 1 To N
        IPIV(j) = 0
    Next j
    
    For i = 1 To N
        BIG = 0#
        For j = 1 To N
            If IPIV(j) <> 1 Then
                For k = 1 To N
                If IPIV(k) = 0 Then
                    If Abs(A(j, k)) >= BIG Then
                        BIG = Abs(A(j, k))
                        IROW = j
                        ICOL = k
                    End If
                ElseIf IPIV(k) > 1 Then
                    p = MsgBox(" 系数矩阵1为奇异，无解!!! ", 0, "警告!")
                    GoTo 2
                End If
                Next k
            End If
        Next j
        IPIV(ICOL) = IPIV(ICOL) + 1
        If IROW <> ICOL Then
            For L = 1 To N
                DUM = A(IROW, L)
                A(IROW, L) = A(ICOL, L)
                A(ICOL, L) = DUM
            Next L
            DUM = B(IROW)
            B(IROW) = B(ICOL)
            B(ICOL) = DUM
        End If
        INDXR(i) = IROW
        INDXC(i) = ICOL
              
        If A(ICOL, ICOL) = 0# Then
        p = MsgBox(" 系数矩阵2为奇异!!! ", 0, "警告!")
        IsTrue = True
        GoTo 2
        End If
         
        PIVINV = 1# / A(ICOL, ICOL)
        A(ICOL, ICOL) = 1#
        For L = 1 To N
            A(ICOL, L) = A(ICOL, L) * PIVINV
        Next L
        B(ICOL) = B(ICOL) * PIVINV
        For LL = 1 To N
            If LL <> ICOL Then
                DUM = A(LL, ICOL)
                A(LL, ICOL) = 0#
                For L = 1 To N
                    A(LL, L) = A(LL, L) - A(ICOL, L) * DUM
                Next L
                B(LL) = B(LL) - B(ICOL) * DUM
            End If
        Next LL
    Next i

    For L = N To 1 Step -1
        If INDXR(L) <> INDXC(L) Then
            For k = 1 To N
                DUM = A(k, INDXR(L))
                A(k, INDXR(L)) = A(k, INDXC(L))
                A(k, INDXC(L)) = DUM
            Next k
        End If
    Next L
2:

End Sub

楼主，代码我看的眼花，你能不能讲你要完成的任务说得清楚一点，别人才好更容易阅读你的代码

fff是函数，dfff是对 fff的导函数，GAUSSJ是用来计算fff/dfff的，它们都被semic_location函数调用

这简直是数学题，我编程没什么关系