|
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
|
|
|
Newton Method 방법은 도함수를 이용하여 구하고, 장점으로는 근의 근처에서는 수렴 속도가 매우 빠름을 들 수 있다, 이 것은 (1)을 살펴 보면 가장 빠르게 근을 찾은 것을 볼 수 있다. 그러나 단점으로는 0에 가까운 기울기를 가지면(기울기가 작으
|
|
|
%f\n",p2);
while(absol(p2-p1)>=TOL)
{
p1 = p2;
p2 = p1 - f(p1)/fp(p1);
n++;
printf("n= %d Pn= %f f(Pn)= %f \n",n,p2,f(p2));
}
printf("Solution is %f\n\n",p2);
return 0;
}
(2)Result
HW#7
2.4-9
(1) Source code
/*
I sketched the graph of f(x)=x^2 -3 and I concluded that
I will start the Newton's m
|
|
|
%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 */
|
|
|
|
i,j;
double sc, sp;
for (k=1;k<=m+3;k++){
sc=0;
for(i=1;i<=n1;i++){
sp=1.;
for(j=1;j<=n1;j++){
if(i!=j)
sp=sp*(s[k]-x[j])/(x[i]-x[j]);
}
sc+=(sp*f[i]);
}
p[k]=sc;
}
} 3-1 largrange interplation method
3-2 newton iterpolation method
|
|
메뉴펼치기
