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Grad-sistemac
# Resolvendo o sistema linear Au=v pelo método dos gradientes conjugados. c=c(8, 1, 1, 0, 2, 20, 9, 2, 1, 1, 2, 1, 11,2, 0, 3, 2, 1, -8, 1, 2, 1, 2, 3, 10) A=matrix(c,5,5,,byrow=TRUE); A # Entrada da matriz A v=c(1,2,3,4,5); v # Entrada do vetor v B=t(A)%*%A; B; b=t(A)%*%v;b # Adaptando o sistema para A*Au=A*v, ou Bu=b, em que B=A*A é positiva definida e b=A*v. n=5 u=c(1,1,1,1,1) # Início do método w=B%*%u-b # w0 d=w # d1 h= t(w)%*%w /(t(B%*%w) %*%w) # Escolha de h0 ou alpha0 u=u-h[1]*w # u1 w=B%*%u-b # w1 for ( j in 1:n){ bt= t(B%*%d) %*%w/(t(B%*%d) %*%d) # Escolha de beta d=w-bt[1]*d at= t(d) %*%w/(t(B%*%d) %*%d) # Escolha de alpha u=u-at[1]*d w=B%*%u-b } u # Aproximação para u(t), sendo t a soma dos passos h. A%*%u-v # Verificação do erro de aproximação.
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Interb-04-03-21
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24-08-2020-GradConj
19-08-2020-JacobiSistemaNewtonaprpx
ExEdsonAmanda26-01-2021
3.4.0 / 3.5.2 / 3.5.1 / 3.6.1 / 3.6.5.#