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<가우스 자이델 이완 m파일>
function [x, ea, iter]=GaussSeidelR(A,b,lamda,es,maxit)
%GauussSeidel: 가우스 자이델 방법
%x=GauussSeidel(A,b): 이완을 고려하는 가우스 자이델
%입력
% A= 계수 행렬
% b= 오른편 벡터
% es= 정지 판정 기준 (디폴트 =0.00001%)
% maxit
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Gauss-seidel법으로 구한 I1,I3,I4 행렬
Itrue %% Cramer법으로 구한 참값... 비교하기 위해 만듬
Ea %% 백분율 상대오차 행렬
실행 결과
A =
55 0 -25
0 37 -4
-25 -4 29
a =
0 0 -0.4545
0 0 -0.1081
-0.8621 -0.1379 0
Inew =
-4.1081
-6.8690
-1.0406
Itrue =
-4.1103
-6.8695
-1.0426
Ea =
0.0762
0.
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가우스 자이델법과 뉴턴 랍손법이 사용 되어 왔다.
가우스 자이델 법이 더 간단하고 컴퓨터 용량도 작지만 모선의 수가 많은 대형 시스템에서는 해를 구해질때 까지의 수렴시간이 매우 길며, 어떤 때 는 해를 구하지 못할 때도 생기는 큰 단점
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