수치해석 - 연립방정식(가우스소거,partial pivotting)
- 최초 등록일
- 2010.07.05
- 최종 저작일
- 2009.04
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소개글
[ 수치해석 - 연립방정식(가우스소거,partial pivotting) ]
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본 내용은 여러 서적 및 웹 공유 자료나 전문 자료 등을 참고하여 제가 직접 수정, 작성한 내용입니다. 논문 서식을 사용하였고 실험레포트 외에 학습용으로도 사용할 수 있습니다. 후회없는 자료.
포트란 알고리즘이 한글파일 안에 첨부되어 있으며 주석 및 설명을 통하여 자세한 설명이 되어 있으므로 알고리즘을 바로 적용하고 사용하실 수 있습니다.
목차
1. Naive Gauss Elimination
2. (a) Partial Pivoting
2. (b) Inverse of matrix
[ Result of calculation
본문내용
1. Naive Gauss Elimination
Develop a program using a programming language like C of Fortran to solve
the system of linear equations represented by the equation ,
Use double precision for real variables defined in your program.
In your report, the details of the algorithm should be addressed.
Compute the Euclidean norm of the residual vector ,
where is an approximate solution obtained numerically.
[ PROGRAMMING ]
° Double precision
: 배정밀도 지정
° Read the number of equations
: 선형 대수 방정식을 풀기 위해서는 미지수의 개수와 방정식(독립적인)의 개수가 동일해야 한다.
4x4 행렬 이상(n<20)도 계산이 가능하도록 방정식의 수 n ( =x개수)을 입력 받도록 programming.
° Read the coefficient
: "NOTE" 에 주어지는 형식대로 방정식의 계수를 입력받도록
programming.
° Gauss Elimination
(1) Forward Elimination (전진소거)
: 가우스 소거를 하기 위해 먼저연립방정식이 upper triangular 형식이 되어야 한다.
( k = pivot 행 ) factor는 pivot 행 이하의, 0이 되어야 하는 요소를 pivot 요소로 나눈 값이다.
DO 203 아래의 식은 pivot 아래의 행들을 k 열은 모두 0으로 만들고 나머지 열들은 수정시켜준다.
[R`] = [R] - [factor] × [Row of pivot
참고 자료
없음
