牛顿迭代法是一种求解非线性方程组的数值方法，其收敛阶数是指迭代过程中每一步所得到的近似解与真实解之间的误差比例。确定牛顿迭代的收敛阶数可以通过以下几种方法：
1.直接计算误差比例：在每次迭代后，可以计算当前近似解与真实解之间的误差比例，即(x_n-x_true)/x_true。其中，x_n表示第n次迭代后的近似解，x_true表示真实解。通过观察误差比例的变化趋势，可以大致判断收敛阶数。
2.分析迭代过程：在迭代过程中，可以观察每一步的近似解与上一步近似解之间的差异，以及每一步的误差比例。如果近似解之间的差异逐渐减小，且误差比例逐渐接近于0，那么可以认为收敛阶数较高。
3.利用收敛定理：牛顿迭代法的收敛性可以通过收敛定理来证明。收敛定理指出，当初始近似解满足一定的条件时，牛顿迭代法的收敛阶数为O(1/sqrt(n))，其中n表示迭代次数。因此，可以通过选择适当的初始近似解，使得收敛阶数达到较高的水平。
4.比较不同算法的收敛速度：除了牛顿迭代法，还有其他一些求解非线性方程组的数值方法，如梯度下降法、拟牛顿法等。可以通过比较这些算法在不同情况下的收敛速度，来确定牛顿迭代的收敛阶数。
需要注意的是，牛顿迭代法的收敛阶数受到多种因素的影响，包括初始近似解的选择、函数的性质、迭代次数等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来确定牛顿迭代的收敛阶数。