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Newton-Raphson Method를 이용할 경우 좀 더 번거로움을 알 수 있다. 결론으로, 주어진 함수의 미분과 용이함과 적절한 initial guess를 취하는 것이 각각의 method에서 최적화된 근을 도출할 수 있는 바탕이라고 할 수 있을 것이다.
( a, b 문제의 경우 roughn
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Method
4.Crout
5.Doolittle
6.False Position Method
7.Gauss-Elimination Method
8.Gauss-Jordan Method
9.Gauss-Seidel Method
10.Inverse Matrix Method
11.LU-Decomposition Method
12.Newton-Raphson Method
13.SOR Method
14.The Incremental Search Method
15.The Secant Method
16.Tridiagonal Equat
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%d \n\", xd,it);
fclose(in);
fclose(out); /* 수치해석 레포트1-1*/
/* The Incremental Search Method */
/* 수치해석 레포트1-2*/
/* The Bisection Method */
/* 수치해석 레포트1-3*/
/* The Method of False Position */
/* 수치해석 레포트1-4*/
/* Newton-Raphson Method */
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Newton-Raphson of Open method
function y = han5(x);
y = 0;
y = 2*x - 0.2333;
end
>>newton(\'han3\', \'han5\', 3, 0.001, 50)
False-position과 마찬가지로 꺽이는 부분이 존재하므로 오차가 근에 갈수록 급격히 줄어든다.
Iteration
y
1
3.0000
6.4610
ㆍ
2
1.8796
1.2553
59.608
3
1.5236
0.12
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method를 이용해서 계산해 보았다.
IR spectrum - Hyperchem 8.0 - Wavenumber(λ-1) [cm-1]
Molecular Mechanics - MM+
Molecular Mechanics - AMBER
Steepest Descent
Fletcher-Reeves
Polak-Ribiere
Block-diagonal Newton-Raphson
Steepest Descent
Fletcher-Reeves
Polak-Ribiere
2164.28
5558.73
1611.78
2532.94
1096
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