|
법은 같은 결과를 주는 것처럼 보이지만, MATLAB이 x를 계산하는 방법은 다르다. Left division ‘\’는 Gauss elimination 방법에 따라 수치적으로 계산한다.
큰 행렬이 포함된 경우, 역행렬 계산이 가우스 소거법보다 정확도가 떨어질 수 있으므로 선
|
|
|
. 그리고 보고서를 작성하면서 matlab을 공부하여 사용하게 되었고, 가우스 소거법을 다시 한번 공학수학 책을 찾아보며 복습을 할 수 있었던 실험시간이었다. 1. 실험목적
2. 이론적 배경
3.실험 방법
4. 실험결과
5. 결론 및 도찰
|
|
|
법 종류
가. 감압가열 건조법
나. 적외선 수분 측정법
다. Karl-Fischer 적정법
⑥ 조회분 정량
가. 직접회화법
나. 신속회화법
3. Materials & Methods
① Materials
② Methods
가. 식품의 수분정량
나. 식품의 조회분 정량
4. Results & Discussion
가.
|
|
|
alue= 0.0;
else if(j==i)
{
sum=0.0;
for(k=0;k<1; k++)
sum += U[i][k]*L[k][i];
value = A[i][i] -sum;
}
else
{
sum=0.0;
for(k=0;k<i;k++)
sum +=U[j][k]*L[k][i];
value = A[j][i] -sum;
}
return value;
}
|
|
|
을 프린트
cout<<"\n\n U= ";
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<n;j++)
cout<<setw(6)<<u[i][j];
cout<<endl;
cout<<" ";
}
//U값 프린트
d[0]=b[0]/l[0][0];
for(i=1;i<n;i++)
{
sum=0;
for(j=0;j<i;j++)
{
sum=sum+d[j]*l[i][j];
}
d[i]=b[i]-sum;
}
//D값 계산
cout<<"\n\
|
|
|
수치해석 레포트 입니다
|
|
|
gauss
Ax=B의 형태의 방정식을 가우스소거법으로 풀기
A행렬을 입력하시오: A=[70 1 0;60 -1 1;40 0 -1]
B행렬을 입력하시오: B=[636;518;307]
연산을 시작합니다.
연산을 종료합니다.
ans =
8.59411764705882
34.41176470588233
36.76470588235292
전체 pivoting을 한 횟수
==>
|
|
|
Gauss 소거법을 이용한 선형방정식의 풀이~!! >> \n\n");
printf("\n본래 행렬 값 \n");//본래 행렬 값을 표현한다.
for(j=0;j<4;j++)
{
for(k=0;k<4;k++)
{
printf("%lf ",A[j][k]);
}
printf("\n");
}
printf("\n");
for(i=1;i<4;i++) // 가우스 소거법을 실행한다
{
m[0]=-A[i][0]
|
|
|
같다.
이제 행렬 B에 기본행 연산을 적용하여 소거 행제형으로 변환하자.
소거행제형으로 변환된 마지막 행렬을 살펴보면 자유변수는 없고
를 의미하므로 직접 해를 구하게 된다.
|
|
|
|
가우스 소거법을 수행하는 함수
int BS (E_TYPE *mat, int phase, int size); //후진대입법 적용
E_TYPE *factor(int size) //계수행렬을 만드는 함수
{
int i,j;
E_TYPE *mat;
mat=(E_TYPE*)malloc(sizeof(E_TYPE)*(size)*(size));
printf("
|
|
메뉴펼치기
