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음과 같다.
이제 행렬 B에 기본행 연산을 적용하여 소거 행제형으로 변환하자.
소거행제형으로 변환된 마지막 행렬을 살펴보면 자유변수는 없고
를 의미하므로 직접 해를 구하게 된다.
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가우스 소거법의 경우 간단하면서 어느 정도의 정확도를 보여주기 때문에 기본적으로 해보아야 하며 가우스 조던의 경우 실행시켜본 결과 값이 가정 정확한 값을 보여주고 있지만 다른 방법에 비해 그 과정이 오래 걸리므로 이것은 알고자
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가우스 소거법의 경우 간단하면서 어느 정도의 정확도를 보여주기 때문에 기본적으로 해보아야 하며 가우스 조던의 경우 실행시켜본 결과 값이 가정 정확한 값을 보여주고 있지만 다른 방법에 비해 그 과정이 오래 걸리므로 이것은 알고자
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for( row = 0 ; row < matrix.matrix_r_size ; row++) // 주대각 값이 0인 경우 역행렬이 없다고 에러 메세지 검출
{
for( col = 0 ; col < matrix.matrix_c_size ; col++)
{
if(matrix.element[row][row]==0) //주대각 값이 0인 경우 강제 종료
{
printf(\"\\nNot Inverse Matrix!!!\\n\");
exit(0);
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가우스 조르단 법(Gauss Jordan Method)
가우스 조르단법은 가우스 소거법을 응용한 것으로서 대각요소만을 남기고 다른 요소들을 모두 소거하여 근을 구하는 방법이다.
특히, 대각요소의 크기를 \'1\'로 변환시킨 경우에는 상수항 벡터가 구하는 근
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0;j<numrow;j++){
printf(\"%5.3f \",a_[i][j]);
}
printf(\"] [ %5.3f ] = [ %5.3f ]\\n\",a[i][numrow],a_[i][j]);
}
}
2.2등분 분할법을 이용하여 다음의 방정식을 푸는 C 프로그램을 작성하라.
x-2-cos(x)=0
#include <stdio.h>
#include <math.h>
void main() {
double result1, result2, m,
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해와 목적값 도출
제약식의 상수값으로 표현되는 기저해 -> 개선된 해
목적식의 상수값 -> 개선된 목적값
※가우스-조단 소거법(Gauss-jordan elimination process)
행전환법에 의해 역행렬을 구하거나 X= A-1B에서 직접 A-1B를 구하여 행렬식의 값
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Gauss-Jordan 소거법
을 이용한 역행렬 -\")
i = 0, k = 0
while j < n then
fprintf(ofp, \"\\n\")
while k < n then
fprintf(ofp, \"%5.2lf \",
fanal_value_ga[j][k])
k = k + 1
end while
j = j + 1
end while
DestructMtx(p, n)
DestructMtx(fanal_value_ad, n)
fclose(ifp)
fclose(ofp)
printf(\"성공적으로
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Gauss 소거법을 이용한 선형방정식의 풀이~!! >> \\n\\n\");
printf(\"\\n본래 행렬 값 \\n\");//본래 행렬 값을 표현한다.
for(j=0;j<4;j++)
{
for(k=0;k<4;k++)
{
printf(\"%lf \",A[j][k]);
}
printf(\"\\n\");
}
printf(\"\\n\");
for(i=1;i<4;i++) // 가우스 소거법을 실행한다
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3X3 행렬에서 1. 역행렬 구하기
2. 가우스 소거법으로 해 계산하기 3X3 행렬에서 1. 역행렬 구하기
2. 가우스 소거법으로 해 계산하기
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