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전문지식 47건

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 0.1267 2
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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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