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<가우스 자이델 이완 m파일>
function [x, ea, iter]=GaussSeidelR(A,b,lamda,es,maxit)
%GauussSeidel: 가우스 자이델 방법
%x=GauussSeidel(A,b): 이완을 고려하는 가우스 자이델
%입력
% A= 계수 행렬
% b= 오른편 벡터
% es= 정지 판정 기준 (디폴트 =0.00001%)
% maxit
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프로그램 하였다. 또한 Cramer법을 이용, 참값을 계산하여 결과 값과 비교를 하니 오차가 거의 나지 않았음을 알 수 있었다. << MATLAB REPORT >>
◉ 문제 11.29 회로도
◉ 프로그램 (Gauss-Seidel 이용)
◉ 실행 결과
◉ 결과 분석
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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 자이델법과 뉴턴 랍손법이 사용 되어 왔다.
가우스 자이델 법이 더 간단하고 컴퓨터 용량도 작지만 모선의 수가 많은 대형 시스템에서는 해를 구해질때 까지의 수렴시간이 매우 길며, 어떤 때 는 해를 구하지 못할 때도 생기는 큰 단점
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성공적인 결과를 얻었다. (1) Description of the method with your code.
(a) matlab code for histograms.
(b) matlab code for scattergrams.
(2) Two histogram figures for 1000 and 5000 samples.
(3) Two scattergrams for 1000 and 5000 pairs of Gaussian random variables.
(4) Your comments on the
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