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의해 요소가 0이 아닌 방정식으로 바뀌고 위와 같이 χ1 = -1, χ2 = -1, χ3 = -4인 해가 나온다.
경우 4. 해가 무수히 많은 경우
*이 행렬은 1열과 3열이 같아서 결국 3열의 계수가 모두 0이 되는 해가 무수히 많은 방정식이다. 따라서 gauss jordan 소거법
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해석 책에서 발췌하였음을 명시한다. 이번 리포트가 요구한 사항인 여러 가지 방법을 사용하여 n x n행렬의 역행렬을 구하고 n값을 2부터 1000까지 하였을 때 각각의 방법마다 오차가 생기는 지를 관찰하는 것이었으나, 구현된 3가지 방법의 프
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해
목적식의 상수값 -> 개선된 목적값
※가우스-조단 소거법(Gauss-jordan elimination process)
행전환법에 의해 역행렬을 구하거나 X= A-1B에서 직접 A-1B를 구하여 행렬식의 값 즉 1차연립방정식의 해를 도출하는 방법으로, A행렬을 단위행렬로 전환
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수학적인 조작에 의해 구할 수 있다:
(b-a)*rand+a
예) -5와 10 사이의 난수를 가지는 원소 10개의 벡터 :
>> v=15*rand(1,10)-5 MATLAB 개요와 응용 3장 배열 연산
배열의 덧셈과 뺄셈
배열 곱셈
배열 나눗셈
원소별 연산
MATLAB 내장함수
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수학 선형연립방정식
1. 일반적인 형태
2. 행렬을 이용한 가우스소거법
1) 선형연립방정식
2) 가우스소거법
①한 행에 k배하여 다른 행에 더함
②두 행을 서로 바꿈
③한 행에 0이 아닌 상수를 곱한다
①+②+③을 통해 A를 ‘삼각형태’ 행렬(에
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해결법: 를 하나의 변수로 생각
일계조건(First-Order Condition; F..O.C )
(단, 을 의미)
(단, 을 의미)
위의 연립방정식을 풀면 , , 를 구할 수 있음
다. 소비자 선택의 문제
효용극대화 문제
Max. , ()
s.t.
라그랑지 승수법의 적용
라그랑지 함수:
F.O.C
(
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