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같다.
이제 행렬 B에 기본행 연산을 적용하여 소거 행제형으로 변환하자.
소거행제형으로 변환된 마지막 행렬을 살펴보면 자유변수는 없고
를 의미하므로 직접 해를 구하게 된다.
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가우스 소거법의 경우 간단하면서 어느 정도의 정확도를 보여주기 때문에 기본적으로 해보아야 하며 가우스 조던의 경우 실행시켜본 결과 값이 가정 정확한 값을 보여주고 있지만 다른 방법에 비해 그 과정이 오래 걸리므로 이것은 알고자
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가우스 소거법의 경우 간단하면서 어느 정도의 정확도를 보여주기 때문에 기본적으로 해보아야 하며 가우스 조던의 경우 실행시켜본 결과 값이 가정 정확한 값을 보여주고 있지만 다른 방법에 비해 그 과정이 오래 걸리므로 이것은 알고자
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or( row = 0 ; row < matrix.matrix_r_size ; row++) // 주대각 값이 0인 경우 역행렬이 없다고 에러 메세지 검출
{
for( col = 0 ; col < matrix.matrix_c_size ; col++)
{
if(matrix.element[row][row]==0) //주대각 값이 0인 경우 강제 종료
{
printf("\nNot Inverse Matrix!!!\n");
exit(0);
}
}
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가우스 조르단 법(Gauss Jordan Method)
가우스 조르단법은 가우스 소거법을 응용한 것으로서 대각요소만을 남기고 다른 요소들을 모두 소거하여 근을 구하는 방법이다.
특히, 대각요소의 크기를 '1'로 변환시킨 경우에는 상수항 벡터가 구하는 근
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