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Bisection 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.Tridiag
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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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methods
Open methods
Bisection
False-position
Newton-Raphson
Secant
Muller
Fixed-point
반복 횟수
11
6
5
7
5
8
정확도
-0.0007
-0.0002
0.0000
-0.0000
0.0000
0.0007
구해진 근
1.4775
1.4777
1.4778
1.4778
1.4778
-1.2441(X)
위 1번 문제가 거의 유사한 결과를 가져왔다.
일단 위 식 , x>0에서
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Bisection Method 방법은 (x)가 구간 [a, b]에서 부호가 바뀌는 것을 이용하여 근을 구하는 방식으로 구간을 항상 반으로 나누어 함수의 부호가 바뀌는 구간을 찾아내어서 근을 구하는 방식이다. 항상 근을 구하기는 하지만 수렴 속도가 일정하다는
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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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