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// er값에 따라서 해가 무수히 많거나 해가 없는 케이스,
// 유일한 해가 있는 케이스를 선택하여 출력.
switch(er){
// 해가 유일하게 있는 경우로 후진대입법하여 값을 출력.
case 0:
substitute(demension);
for(j=0; j < demension; j++)
{
if(
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3X3 행렬에서 1. 역행렬 구하기
2. 가우스 소거법으로 해 계산하기 3X3 행렬에서 1. 역행렬 구하기
2. 가우스 소거법으로 해 계산하기
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해가 1개인 연립 방정식
*가우스 조단 소거법이 실행되어 χ1 = 1, χ2 = 1, χ3 = 1 이라는 해가 출력됨.
경우 2. 해가 존재하지 않는 연립 방정식
*이 방정식은 마지막 열의 모든 계수가 0 이 되어 해가 없다. 따라서 해를 구하지 못하고 그림과 같이
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해서 사용했을 때 반대의 효과를 얻을 수 있다.
⑵ 목표행동 강화기법 : 문제행동을 제외한 다른 행동이나 적응행동을 집중적으로 강화해서 문제행동의 발생기회를 제한함으로써 감소, 소거하는 방법으로 차등강화, 상반행동강화, 무조건강
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소거법 등을 이용하여 를 구한다.
여기서 가 가 특성다항식 이다.
접근 2. 특성다항식을 이용하여 나의 방정식의 고유치, 고유벡터를 구해보자.
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---->
접근 3. 고유벡터 를 구하여보자.
--
일 때,
a를 1로 가정한다면, (고유벡터를 구하는 것
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