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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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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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7.(d)
가우스 소거법에서 피봇팅과 스캘링을 사용하지 않은 경우
********** Original Matrix **********
5.000000 3.000000 1.000000 2.000000
1.000000 -4.000000 8.000000 -2.000000
10.000000 -6.000000 5.000000 -8.000000
************ Gauss-Elimination ************
5.000000 3.000000 1.000000 2.000000
-0.
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gauss
Ax=B의 형태의 방정식을 가우스소거법으로 풀기
A행렬을 입력하시오: A=[70 1 0;60 -1 1;40 0 -1]
B행렬을 입력하시오: B=[636;518;307]
연산을 시작합니다.
연산을 종료합니다.
ans =
8.59411764705882
34.41176470588233
36.76470588235292
전체 pivoting을 한 횟수
==>
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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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