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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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가우스 소거법
clear all
clc
fprintf('Ax=B의 형태의 방정식을 가우스 소거법으로 풀기 \n')
fprintf(' 1x + 2y + 3z = 1 \n 11x + 24y + 37z = 7 \n 121x + 243y + 364z = 120 \n')
A=[1, 2, 3; 11, 24, 37; 121, 243, 364];
B=[1; 7; 120];
fprintf('A=[1, 2, 3; 11, 24, 37; 121, 243, 364] \n B=[1; 7; 120]\n')
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'(x)|<0.0001) 사용자에게 경고하거나 적당한 다른 값으로 계산하도록 하는 알고리즘이 포함될 수 있겠다. 물론 그래프를 그려보는 방법이 가장 확실한 방법이다. 1.유한제차분
2.뉴튼-랩슨법
3.가우스소거법
4.최소자승회귀분석
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법은 같은 결과를 주는 것처럼 보이지만, MATLAB이 x를 계산하는 방법은 다르다. Left division ‘\’는 Gauss elimination 방법에 따라 수치적으로 계산한다.
큰 행렬이 포함된 경우, 역행렬 계산이 가우스 소거법보다 정확도가 떨어질 수 있으므로 선
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. 그리고 보고서를 작성하면서 matlab을 공부하여 사용하게 되었고, 가우스 소거법을 다시 한번 공학수학 책을 찾아보며 복습을 할 수 있었던 실험시간이었다. 1. 실험목적
2. 이론적 배경
3.실험 방법
4. 실험결과
5. 결론 및 도찰
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