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법에의한 참값행렬
%%% << step.6- 결과확인 >> ----------------------------------------------
A %% 원래행렬
a %%%% scaling & initializing 된 행렬
Inew %% Gauss-seidel법으로 구한 I1,I3,I4 행렬
Itrue %% Cramer법으로 구한 참값... 비교하기 위해 만듬
Ea %% 백분율 상
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법을 이용하여 A의 고유값과 고유벡터를 구해보자
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,
결론 a.
검증. 멱수법을 이용하여 A의 고유값과 고유벡터 구하기의 matlab 검증
결론 b.
% Gauss-Seidel
clear all
clc
format long
A=[10, 2, 6; 1, 5,3; 4, 12, 20];
b=[18; 9; 36];
xi=[0; 0; 0];
N=tril(A);
P=N-A;
n=1;
fp
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값은 =>"+num2);
System.out.println("x["+i+"]의 ea 값은 =>"+num1);
}
System.out.println("---------------------------------------");
}
}
2.결과값 도출 1. 문제 및 결과
2. 문제 및 결과
1. Gauss – seidel 법 소스코드 및 설명
2.결과값 도출
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", k);
for(i=0;i<n;i++){
sum=0.;
for(j=0;j<n;j++){
if(i!=j)
sum=sum+A[i][j]*x[j];
}
next_x[i]=(A[i][n]-sum)/A[i][i];
printf("%lf \t", next_x[i]);
x[i]=next_x[i];
}
err = 0.;
sum = 0.;
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++)
sum = sum + pow(A[i][j],2);
}
err = pow(sum,0.5);
if(err <= esp) /
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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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