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%d][%d]=%f\t",j+1,k+1,inv[j][k]);
}
printf("\n");
}
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<4;j++){
x[i][j]=0;
}
}
MatrixMulti(inv, aug, 3,3,4);
for(j=0;j<3;j++){
for(k=0;k<4;k++){
printf("x%d,%d=%f\t",j+1,k+1,x[j][k]);
}
printf("\n");
}
}
float MatrixMulti(float *a, float *b, int c, int d, int e){
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(A[j][n+1]-sum)/A[j][j];
}
fprintf(out, \\"\n *****Solution *****\n\\");
for(i=1;i<=n;i++)
fprintf(out, \\" X[%d]=%lf\n\\",i,X[i]); 2-1 Gauss
2-2 Gauss-jordan
2-3 Gauss-seidal
2-4 Inverse-Matrix
2-5 LU-decomposition Method
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C++ 코드 입니다..
한학기 내용 정리하고 C++ 코드 올려놨어요.. 1.Choleski
2.Bairstow Method
3.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
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code (2번 문제)
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define N 1024 // the number of given data
#define M 4 // interpolation factor
#define m_PI 3.141592
#define FORWARD 0
#define INVERSE 1
void fft(double *fr, double *fi, int n, int inv);
//Main Function
void main(void)
{
int i=0, j=0;
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Inverse tangent problem 과 tractrix의 배경
드봉이 데카르트에게 inverse tangent problem을 제시
데카르트가 그 문제를 풀지 못함
이 문제를 라이프니츠가 해결함
Claude Perrualt 가 라이프니츠에게 드봉의 문제와 비슷한 문제를 제시
라이프니츠가
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Inverse Document Frequency) 방법을 사용해 단어의 중요도를 계산하고, 이를 바탕으로 각 리뷰를 벡터화하여 모델 학습에 활용했습니다.
이 프로젝트의 주요 도전 과제는 바로 자연어 처리에서의 모델링이었습니다. 처음에는 단순한 나이브 베이즈
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