求零点是数学和计算机科学中的一个重要问题，它涉及到找到使某个函数或方程等于零的变量值。以下是一些常见的求零点的方法：
代入法
将已知的零点代入函数或方程，观察是否满足等式。例如，对于函数 $f（x） = x^2 - 4$，代入 $x = 2$ 和 $x = -2$，可以发现 $x = 2$ 和 $x = -2$ 都是零点。
图像法
通过绘制函数或方程的图像，观察图像与坐标轴的交点，即为零点。例如，对于函数 $f（x） = |x|$，绘制图像后可发现零点为 $±0$。
因式分解法
将函数或方程分解为因式的乘积形式，然后求解因式的零点。例如，对于方程 $x^3 - 5x = 0$，可以分解为 $（x - 1）（x^2 + x - 5） = 0$，从而得到零点为 $1, -1$ 和 $\sqrt{5} ± 1$。
数值法
通过迭代法（如牛顿迭代法）、二分法等方法逼近零点的值。例如，对于方程 $\sin（x） + \cos（x） = 1$，可以使用牛顿迭代法，初始值 $x_0 = 0.5$，经过若干次迭代后，当 $|f（x_n）| < ε$ 时，停止迭代，此时的 $x_n$ 即为零点的近似值。
综合法
根据具体问题选择合适的方法求解零点。例如，已知函数 $f（x） = ax^2 + bx + c$ 的零点分别为 $x_1, x_2, x_3$，可以通过代入法、图像法等方法求解其他零点的值。
解析法
通过代数变换和公式推导，求解方程的根。例如，一元二次方程可以通过求根公式直接求解。
迭代法
通过从一个初始值开始，不断迭代更新，逐步逼近函数的零点。常见的迭代法有不动点迭代、牛顿法、拟牛顿法等。
分治法
将函数的定义域分割成多个子区间，然后在每个子区间内寻找零点。常见的分治法有二分法、黄金分割法等。
随机搜索法
在函数的定义域内随机生成一系列点，计算函数值，然后根据函数值的大小调整搜索范围。
遗传算法
模拟自然界的进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，生成新的解，逐步逼近函数的零点。
神经网络法
利用神经网络的拟合能力，构建一个输入为自变量，输出为函数值的网络，然后通过训练网络，使其输出接近0。
选择哪种方法取决于具体问题的性质和求解的精度要求。在实际应用中，可能需要结合多种方法来求解零点。