[비쥬얼 C++] 비선형방정식의 해 구하기

등록일 2003.06.12 압축파일 (alz) | 8페이지 | 가격 1,000원

소개글

비선형방정식의 해를 구하는 프로그램 소스
소스의 다큐멘트 및 기초적 지식
(컴파일 바로가능)

목차

NO-LEAR-EQUATION

1) 이분법
◎ 이분법의 단점
◎ 특징
≫≫ 알고리즘

2) NewtonRaphson법
◎ 뉴튼-랩슨법의 장점
◎ 뉴튼-랩슨법의 단점
◎ 특징
[Newton법에서의 단계별 오차]
≫≫ 알고리즘

3) 할선법
◎ 특징
≫≫ 알고리즘

본문내용

대부분의 수학 방정식은 f(x)=0 형태의 식을 만족하는 x점을 찾는 것이며, 함수의 입장에서 보면 함수 값이 0인 점을 찾는 것이므로 0점 찾기(Zero crossing localization)이라고 부르기도 한다. f(x)가 1차, 2차 식 또는 간단한 함수인 경우는 손으로 직접 풀거나, 분석적으로 풀 수 있으나, 3차 이상의 고차식인 경우와 여러 가지 비선형 함수의 경우 수치 해석적인 방법을 사용하여 쉽게 풀 수 있다. 또한 함수의 극값 (최소값, 최대값)을 구할 필요가 있는 경우도 있다.

비선형 방정식의 근을 구하는 알고리즘으로는 선형 반복법, 이분법, 뉴튼-랩슨법, Bailey
법, Aitken의 델타 제곱법 등이 있다. 또한, 여기에서 소개한 것처럼 실근을 구하는 경우가
아닌 중근과 복소수 근을 구하기 위해서 뉴튼-랩슨법을 사용할 수 있다. 비선형 방정식과
다항 방정식의 실근과 허근을 구하는데 모두 쓸 수 있는 알고리즘이 뉴튼-랩슨법이며 성능
또한 가장 좋다.
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