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막대에 4개의 점들이 있고 이점들에 힘이 작용한다.
D를 이 막대에 대한 유연성의 행렬이라 하자. 단 위는 1 뉴턴의 힘당 센티미터이다. 네점에서 측정치가
.08 .12 .16 .12cm 의 구부러짐을 갖는다 할때 네 점에 작용하는 힘을 결정하여라.
Hooke의
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제2장 행렬과 가우스 소거법 1. 행렬과 일차연립방정식 (1) 행렬(matrix) 1) 행렬: 괄호 안에 직사각형 형태로 수를 배열한 것으로 , 일반적으로 행렬이란 개의 행(row)과 의 열(conlumn)로 구성된다. 2) 행렬의 성분: 1≤≤ , 1≤≤을 만족하는 에 대해서
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선형대수 with 파이썬 저자』, 장철원, 비제이퍼블릭, 2021
-『연구와 통계방법』, 이달엽, 시그마프레스, 2012
-『수리통계학』, 송성주, 전명식, 자유아카데미, 2015 1. 서론
2. 본론
(1) 확률밀도함수에 대한 정리
(2) 정규분포에 대한 정리
(3)
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<연습문제 4.1>
1. 다음 각 항에서 정의되는 함수 L이 선형변환인지를 판별하여라. 단, L의 정의역과 공역은 모두 벡터공간 또는 이다.
(a) 임의의 에 대해서
sol>
(b) 임의의 에 대해서
sol>
(c) 임의의 에 대해서
sol>
(d) 임의의 에 대해
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선형회귀분석을 수행하여 회귀직선의 절편과 기울기를 구하시오. (3점)
> lm(depression$t2 ~ depression$t0, data=depression)
위 결과에서 Intercept의 -19.1936은 절편이고, depression$t0의 값 0.6062는 기울기다. 따라서 회귀계수를 통해 추성된 회귀직선의 식은
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프로그램 이름 : Gram-Schmidt Orthogonalization Program.
프로그램 설명 : Gram-Schmidt Process를 통하여 벡터들의 orthonomal basis를 찾고, 특정 행렬을 basis의 linear combination으로 구성해본다.
알고리즘 설명
1) 제목 출력
2) 사용자가 원하는 차
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x[2]= %f ,x[3]= %f\\n\",x[0],x[1],x[2]);
for(i=0;i<3;i++){
t=absol(x[i]-xp[i]);
if(t>norminf)norminf=t;
}
for(i=0;i<3;i++)xp[i]=x[i];
}
}
float absol(float x){
if(x>=0)return x;
else return (-1) * x;
}
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v[%d][%d]=%f\\t\",j+1,k+1,inv[j][k]);
}
printf(\"\\n\");
}
for(i=0;i<3;i++){
for(j=0;j<4;j++){
x[i][j]=0;
}
}
MatrixMulti(inv, aug, 3,3,4);
for(j=0;j<3;j++){
for(k=0;k<4;k++){
printf(\"x%d,%d=%f\\t\",j+1,k+1,x[j][k]);
}
printf(\"\\n\");
}
}
float MatrixMulti(float *a, float *b, int c, in
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\"%3.3f \",L[j][k]);
}
printf(\"\\n\");
}
printf(\"\\U Matrix\\n\");
for(j=0;j<3;j++){
for(k=0;k<3;k++){
printf(\"%3.3f \",U[j][k]);
}
printf(\"\\n\");
}
printf(\"x\\n\");
for(j=0;j<3;j++){
printf(\"%3.3f \",x[j]);
}
}
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=0;i<3;i++){
t=absol(result[i][0]-b[i]);
if(t>norminf2)norminf2=t;
}
printf(\"infinite norm of |x-xh| = %f infinite norm of |Axh-b| = %f\\n\",norminf,norminf2);
}
float absol(float x)
{
if(x>=0)return x;
else return (-1) * x;
}
float MatrixMulti(float *a, float *b, int c, int d, int e){
int
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