|
Seidel Method의 장단점을 생각해 보았다. 장점으로는 변수의 소거 없이 intial guess와 iteration을 과정의 값을 적용해 해를 구할 수 있었다. Gauss elimination은 변수를 소거하기위해 많은 계산과정을 필요로 한다는 점을 비교해보면 더 큰 시스템에서 적
|
|
|
값은 =>"+num2);
System.out.println("x["+i+"]의 ea 값은 =>"+num1);
}
System.out.println("---------------------------------------");
}
}
2.결과값 도출 1. 문제 및 결과
2. 문제 및 결과
1. Gauss – seidel 법 소스코드 및 설명
2.결과값 도출
|
|
|
seidel법으로 구한 I1,I3,I4 행렬
Itrue %% Cramer법으로 구한 참값... 비교하기 위해 만듬
Ea %% 백분율 상대오차 행렬
실행 결과
A =
55 0 -25
0 37 -4
-25 -4 29
a =
0 0 -0.4545
0 0 -0.1081
-0.8621 -0.1379 0
Inew =
-4.1081
-6.8690
-1.0406
Itrue =
-4.1103
-6.8695
-1.0426
Ea =
0.0762
0.0108
0
|
|
|
", k);
for(i=0;i<n;i++){
sum=0.;
for(j=0;j<n;j++){
if(i!=j)
sum=sum+A[i][j]*x[j];
}
next_x[i]=(A[i][n]-sum)/A[i][i];
printf("%lf \t", next_x[i]);
x[i]=next_x[i];
}
err = 0.;
sum = 0.;
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++)
sum = sum + pow(A[i][j],2);
}
err = pow(sum,0.5);
if(err <= esp) /
|
|
|
Seidel
clear all
clc
format long
A=[10, 2, 6; 1, 5,3; 4, 12, 20];
b=[18; 9; 36];
xi=[0; 0; 0];
N=tril(A);
P=N-A;
n=1;
fprintf('n x1,x2,x3 \n\n')
for k=1:16
xi=(N)\(P*xi+b);
fprintf('%0.0f ',n);
fprintf('소수점 표기 \n')
disp(xi);
n=n+1;
end
%jacobi
clear all
clc
format long
A=[10, 2, 6; 1, 5,3; 4, 1
|
|
메뉴펼치기
