O método não linear algoritmo de Gauss-Newton, envolve a realização de uma série de estimativas quanto ao valor de x, então uma equação linearização, R dizer, perto das suposições. O resultado conduz a uma nova suposição, que é uma solução linear de mínimos quadrados. O algoritmo repete o processo até que ocorra a convergência. Executar este método à mão é um processo árduo, portanto, use um software como o MathWorks Matlab para fazer o trabalho pesado para você.
Coisas que você precisa
- Região de convergência estimado
Reescrever suas equações na forma f (x) = 0. Ao digitar as equações em Matlab, não incluem o = 0 parte, apenas a expressão à esquerda do sinal de igual.
Em um novo arquivo M, escreva as linhas função F = MyFun (x) e F = [(a sua primeira equação) - (a sua segunda equação)] -. Salve essa função como myfun.m no caminho do Matlab.
Na tela editor, tipo x0 = [min-max] - onde mínimo e máximo são os valores máximos x da sua região de convergência estimado e mínimo. Na linha seguinte, tipo opções = optimset ( `- Displayamp -`-` - iteramp -`-) - para ver a saída das iterações.
Para executar o algoritmo, Tipo [X, fval] = fsolve (@ MyFun, x0, em larga escala, amp -`- offamp -`-, NonlEqnAlgorithm, amp -`- gnamp -`-) "e pressione Entrar**. As opções de comando para grande escala e NonlEqnAlgorithm especificar o procedimento para a Gauss Método de Newton. A resposta é exibida na tela.
dicas avisos
- Adicionar ponto e vírgula ao final das linhas, se você não quiser ver a saída. Esquecendo-vírgulas e exibição de saída poderia entupir a tela do editor.
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