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한양대 수치해석 과제 2장 뉴턴랩슨법, 시컨트법 비교 매트랩

한양대학교 기계공학부 수치해석 2장 과제입니다. matlab 이용해서 뉴턴랩슨법 , 시컨트법을 비교하는 내용입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2023.01.16 최종저작일 2022.07
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한양대 수치해석 과제 2장 뉴턴랩슨법, 시컨트법 비교 매트랩
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    소개

    한양대학교 기계공학부 수치해석 2장 과제입니다.

    matlab 이용해서 뉴턴랩슨법 , 시컨트법을 비교하는 내용입니다.

    목차

    없음

    본문내용

    이와 같은 모양으로 생겼고, 두 개의 근이 있다는 것을 알 수 있다.
    따라서 초기값을 찾는 과정에서 좀 더 정교한 스캐닝을 통해서, 두 개의 근이 있다는 것을 밝혀내야 한다. (a)에서 Newton-Raphson method를 이용할 때, 초기값에 다른 값을 찾아 넣는다면 0.847의 근을 찾을 수 있고, 마찬가지로 Secant method의 초기값을 다르게 한다면 3.084의 근을 찾을 것이다. 그리고, 코딩결과 Newton-Raphson method의 반복 횟수가 Secant method의 반복 횟수보다 적은 것을 확인할 수 있지만, Newton-Raphson method는 주어진 함수의 미분형을 구해야 한다는 점에서 각각 장단점이 있고 주어진 상황에 따라서 유동적인 선택을 해야 한다고 생각한다.

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. Newton-Raphson 방법
      Newton-Raphson 방법은 비선형 방정식의 근을 찾는 대표적인 수치해석 기법 중 하나입니다. 이 방법은 초기값을 설정하고 반복적으로 근사해를 계산하여 수렴하는 방식으로 작동합니다. 장점으로는 빠른 수렴 속도, 정확성, 미분가능한 함수에 적용 가능하다는 점 등이 있습니다. 단점으로는 초기값 설정이 중요하며, 미분 계산이 필요하다는 점 등이 있습니다. 이 방법은 다양한 공학 및 과학 분야에서 널리 사용되고 있으며, 최적화, 방정식 해결, 동역학 시스템 분석 등에 활용되고 있습니다.
    • 2. Secant 방법
      Secant 방법은 Newton-Raphson 방법과 유사하지만, 미분 대신 함수 값을 이용하여 근사해를 계산하는 방식입니다. 이 방법은 미분 계산이 필요 없어 구현이 상대적으로 간단하다는 장점이 있습니다. 또한 초기값 설정에 대한 민감도가 낮아 실용적으로 유용합니다. 단점으로는 Newton-Raphson 방법에 비해 수렴 속도가 느리다는 점이 있습니다. Secant 방법은 비선형 방정식 해결, 최적화, 보간법 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 미분 계산이 어려운 경우에 유용하게 사용될 수 있습니다.
    • 3. 근의 비교
      근의 비교는 수치해석 기법에서 매우 중요한 과정입니다. 다양한 방법으로 구한 근들을 비교하여 정확성, 안정성, 수렴 속도 등을 평가할 수 있기 때문입니다. 근의 비교를 통해 각 방법의 장단점을 파악하고, 문제에 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다. 또한 근의 비교는 수치해석 기법의 성능 향상을 위한 중요한 피드백 과정이 됩니다. 근의 비교 시에는 근의 정확도, 수렴 속도, 안정성, 계산 복잡도 등 다양한 요소를 고려해야 하며, 이를 통해 문제 해결을 위한 최적의 방법을 선택할 수 있습니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      이 문서는 수치해석 문제를 MATLAB을 이용하여 해결하고, 두 가지 방법의 장단점을 비교 분석하여 결과를 제시하고 있습니다.
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