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線形方程式
線形方程式を解く方法には、2つのクラスがあります。
直接法 : 直接法の一般的な特徴は、元の方程式を等式に変換してより簡単に解くことができるということです。つまり、方程式から直接解くことができます。
反復法 : 反復法または間接法では、解を推測して開始し、一定の収束基準に達するまで解を繰り返し洗練します。反復法は、多数の操作が必要であるため、一般に直接法よりも効率が悪い。例 - Jacobiの反復法、Gauss-Seidal反復法。
C言語での実装
//Implementation of Jacobi's Method
void JacobisMethod(int n, double x[n], double b[n], double a[n][n]){
double Nx[n]; //modified form of variables
int rootFound=0; //flag
int i, j;
while(!rootFound){
for(i=0; i<n; i++){ //calculation
Nx[i]=b[i];
for(j=0; j<n; j++){
if(i!=j) Nx[i] = Nx[i]-a[i][j]*x[j];
}
Nx[i] = Nx[i] / a[i][i];
}
rootFound=1; //verification
for(i=0; i<n; i++){
if(!( (Nx[i]-x[i])/x[i] > -0.000001 && (Nx[i]-x[i])/x[i] < 0.000001 )){
rootFound=0;
break;
}
}
for(i=0; i<n; i++){ //evaluation
x[i]=Nx[i];
}
}
return ;
}
//Implementation of Gauss-Seidal Method
void GaussSeidalMethod(int n, double x[n], double b[n], double a[n][n]){
double Nx[n]; //modified form of variables
int rootFound=0; //flag
int i, j;
for(i=0; i<n; i++){ //initialization
Nx[i]=x[i];
}
while(!rootFound){
for(i=0; i<n; i++){ //calculation
Nx[i]=b[i];
for(j=0; j<n; j++){
if(i!=j) Nx[i] = Nx[i]-a[i][j]*Nx[j];
}
Nx[i] = Nx[i] / a[i][i];
}
rootFound=1; //verification
for(i=0; i<n; i++){
if(!( (Nx[i]-x[i])/x[i] > -0.000001 && (Nx[i]-x[i])/x[i] < 0.000001 )){
rootFound=0;
break;
}
}
for(i=0; i<n; i++){ //evaluation
x[i]=Nx[i];
}
}
return ;
}
//Print array with comma separation
void print(int n, double x[n]){
int i;
for(i=0; i<n; i++){
printf("%lf, ", x[i]);
}
printf("\n\n");
return ;
}
int main(){
//equation initialization
int n=3; //number of variables
double x[n]; //variables
double b[n], //constants
a[n][n]; //arguments
//assign values
a[0][0]=8; a[0][1]=2; a[0][2]=-2; b[0]=8; //8x₁+2x₂-2x₃+8=0
a[1][0]=1; a[1][1]=-8; a[1][2]=3; b[1]=-4; //x₁-8x₂+3x₃-4=0
a[2][0]=2; a[2][1]=1; a[2][2]=9; b[2]=12; //2x₁+x₂+9x₃+12=0
int i;
for(i=0; i<n; i++){ //initialization
x[i]=0;
}
JacobisMethod(n, x, b, a);
print(n, x);
for(i=0; i<n; i++){ //initialization
x[i]=0;
}
GaussSeidalMethod(n, x, b, a);
print(n, x);
return 0;
}
非線形方程式
タイプf(x)=0
の方程式は、代数的または超越的である。これらのタイプの方程式は、2種類の方法を使用して解決できます。
直接法 :このメソッドは、有限個のステップですべての根の正確な値を直接与えます。
間接または反復法 :反復法は、方程式を解くためのコンピュータプログラムに最適です。それは逐次近似という概念に基づいています。反復法では、式を解く2つの方法があります。
ブラケット法 :根元がそれらの間にある2つの初期点を取る。例 - 二分法、偽位置法。
Open End Method :ルートがany-whereである場合、1つまたは2つの初期値を取る。例 - ニュートン - ラプソン法、逐次近似法、セカント法。
C言語での実装
/// Here define different functions to work with
#define f(x) ( ((x)*(x)*(x)) - (x) - 2 )
#define f2(x) ( (3*(x)*(x)) - 1 )
#define g(x) ( cbrt( (x) + 2 ) )
/**
* Takes two initial values and shortens the distance by both side.
**/
double BisectionMethod(){
double root=0;
double a=1, b=2;
double c=0;
int loopCounter=0;
if(f(a)*f(b) < 0){
while(1){
loopCounter++;
c=(a+b)/2;
if(f(c)<0.00001 && f(c)>-0.00001){
root=c;
break;
}
if((f(a))*(f(c)) < 0){
b=c;
}else{
a=c;
}
}
}
printf("It took %d loops.\n", loopCounter);
return root;
}
/**
* Takes two initial values and shortens the distance by single side.
**/
double FalsePosition(){
double root=0;
double a=1, b=2;
double c=0;
int loopCounter=0;
if(f(a)*f(b) < 0){
while(1){
loopCounter++;
c=(a*f(b) - b*f(a)) / (f(b) - f(a));
/*/printf("%lf\t %lf \n", c, f(c));/**////test
if(f(c)<0.00001 && f(c)>-0.00001){
root=c;
break;
}
if((f(a))*(f(c)) < 0){
b=c;
}else{
a=c;
}
}
}
printf("It took %d loops.\n", loopCounter);
return root;
}
/**
* Uses one initial value and gradually takes that value near to the real one.
**/
double NewtonRaphson(){
double root=0;
double x1=1;
double x2=0;
int loopCounter=0;
while(1){
loopCounter++;
x2 = x1 - (f(x1)/f2(x1));
/*/printf("%lf \t %lf \n", x2, f(x2));/**////test
if(f(x2)<0.00001 && f(x2)>-0.00001){
root=x2;
break;
}
x1=x2;
}
printf("It took %d loops.\n", loopCounter);
return root;
}
/**
* Uses one initial value and gradually takes that value near to the real one.
**/
double FixedPoint(){
double root=0;
double x=1;
int loopCounter=0;
while(1){
loopCounter++;
if( (x-g(x)) <0.00001 && (x-g(x)) >-0.00001){
root = x;
break;
}
/*/printf("%lf \t %lf \n", g(x), x-(g(x)));/**////test
x=g(x);
}
printf("It took %d loops.\n", loopCounter);
return root;
}
/**
* uses two initial values & both value approaches to the root.
**/
double Secant(){
double root=0;
double x0=1;
double x1=2;
double x2=0;
int loopCounter=0;
while(1){
loopCounter++;
/*/printf("%lf \t %lf \t %lf \n", x0, x1, f(x1));/**////test
if(f(x1)<0.00001 && f(x1)>-0.00001){
root=x1;
break;
}
x2 = ((x0*f(x1))-(x1*f(x0))) / (f(x1)-f(x0));
x0=x1;
x1=x2;
}
printf("It took %d loops.\n", loopCounter);
return root;
}
int main(){
double root;
root = BisectionMethod();
printf("Using Bisection Method the root is: %lf \n\n", root);
root = FalsePosition();
printf("Using False Position Method the root is: %lf \n\n", root);
root = NewtonRaphson();
printf("Using Newton-Raphson Method the root is: %lf \n\n", root);
root = FixedPoint();
printf("Using Fixed Point Method the root is: %lf \n\n", root);
root = Secant();
printf("Using Secant Method the root is: %lf \n\n", root);
return 0;
}
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