10.14 수치해석 녹음

다음주에 시험일에 불구하고 공격이 아직까지 조금 지나갔기 때문에 지금 나머지 부분 마저 풀고 오늘 또 이렇게 끝내도록 할 겁니다. 자 지난 시간에 저희가 여기 나와 있는 예를 들어 어떤 피버타라는 거에 관한 살기가 없었죠. 그래서 피버타라는 완전한 커타, 무릎 피버타. 그래서 예를 들어 맨 앞에 있는 피버케이스가 0인 경우에 여기서 쓸 수 있는 방법. 또는 뭐 영향이 아니었는데요.

0이 아니라 쓸 수 있는 방법이라고 말씀드렸습니다 그래서 여기도 완전기버터 그런데 너무 번거롭잖아요 탱과 애를 다 바꿔야 되기 때문에 여기는 탱만큼은 여기는 고정기버터 요거 많이 쓰다라고 했고 관련 예절을 할 수 있습니다 여기 보시면 보시면 이곳과 밀음열 통으로 나와있어서 그런데 일반적으로 저희가 고정기버터 할 때는 제일 큰 개수를 맨 뒤로 끌어올립니다

지난번에 한번 봤던 경우가 첫발음용, 스케일링이라고 예전한 경우 봤었죠. 아마 예전문제인가 예전문제가 나왔던 것 같은데 이 방법은 불량 조건인 경우에 요구를 개선할 수 있는 방법이라고 말씀드렸습니다. 그래서 여기 있는 행위의 부지를 틀지는 않다. 즉 예를 들어 어떤 계수고파든, 상수도 곱파든 해가지고 전체적인 문제에 주어진 이 식을 누구를 조율한다 라고 말씀을 드렸었죠. 자 지금 여기 예제 8.10이 있는데 옆에서 좀 묻히게 되면 이 축적화가 어느정도

도 효과가 있느냐? 이걸 살펴봐라 라는 문제가 될텐데 문제가 많습니다. 그래서 A보를 묻게 되면 우리가 잘하고 있는 가옥수색폭법 그리고 피모탑, 이혼기원에서 여기 나와 있는 방관식을 풀어라 라는게 첫번째 문제 그 다음에 두 번째는 각각의 행위에서 가장 큰 개수가 1이 되도록 얘를 축적화를 하고 그 다음에 한번 계산해봐라 라는 얘기입니다. 그럼 예를 들어 여기선 10만이 될 수 있기 때문에 10만을 다 나눠주면 얘네가 같이 나올거고

할 필요가 없을 것 같습니다. 그래서 이제는 개수의 일이 최대기 때문에 그냥 놔둬도 될 것 같고 그다음에 마지막으로는 축적화된 개수를 이용해서 사용해서 필요한 상황이 필요한지 여부 쪽으로 결정해라. 그런데 결정만 하고 대신 문제 풀이할 때는 개수값을 수반하지 말고 그대로 풀어라. 그런 게 문제가 되겠습니다. 말을 잘 읽어봐야 되죠. 약간 우리말로 읽을 때에는 뭔 소리야 이렇게 이해를 할 수도 있겠지만 이게 원으로 직역하다 보니까 이렇게 된 것 같습니다. 실제로 이거를

이거를 창가스의 구역은 얼마가 나오냐면 X1과 X2가 이 정도 나오는데 6자리 3자리 뿐이다 하면 예를 들어 보리가 1.00으로 나오게 될 겁니다. 그럼 이제 여기 나오는 AB10의 이 과정에서의 결과가 여기 나오는 X1과 X2가 1.00이 나오는지 여기를 판단해보면 계실 수 있어요. 그리고 만약 이게 안 나온다면 얼마나 벗어났는지 이 부분을 판단하면 될 것 같습니다. 그럼 첫 번째 A번 같은 경우에 먼저 붙이게 되면 여기쯤 보시면은 피곤 역과라고 불리는 부분이 미루고

되어있기 때문에 이것은 굳이 피버스 하다가 필요는 없죠. 그래서 이것은 바로 우리가 가업성으로 했습니다. 그래서 가업성으로 여러분들이 저번에 한 번 말씀드렸지만 여기 오른쪽이 있는 것은 문제입니다. 한 슬라이드에서 같이 보려고 문제를 그래도 한 번 보고 이것을 보면 여기 나와있는 두 가지 기계 앞에 이 개수를 우리가 0으로 만들어줘야 되잖아요. 그래서 얘를 마찬가지로 0을 만들어서 자체적인 인식이 모두가 이렇게 해서는 안 좋습니다.

예를 들면 후진 내용으로 x1을 구할 수 있게 주고 x1을 구할 수 있게 되는데 문제가 뭐냐면 딱 무엇을 해봅시다. 우리가 아무것도 손 안되고 바로 과부속을 하고 풀어보니까 답이 x1 맞았습니다. 1로 맞았는데 여기 지금 x1이 아까 참봤을 때 1이 나왔어야 되는데 얘가 0이 나오더라 이겁니다. 너무 엉뚱하죠? 그래서 이번엔 두 번째 축적화를 한번 해봐라 라는 문제가 되겠습니다. 그래서 아까 문젠서였던 것을 여기 보시면

경우에 보시면 밑에 식은 그대로인데 여기 지금 위에 식에서 얘네들을 지금 먼저 우리가 피부앞을 하기 전에 여기에서 지금 가장 큰 수로 나눠줬습니다. 자 여기 보시면 먼저 그냥 요식을 그대로 보죠. 요 문제를 그대로 가져온 건데 요걸 우리가 매매 남아있는 걸 얘를 10만원 전체 식을 다 나눠보니까 얘가 어때요? 엑소나피는 피부앞 요소가 거의 염의 근성파수자죠. 요건 아마 모의 물량의 이들 배선에 따라 문제나 걸릴 수 있기 때문에 얘네들을 서로 귀 바꾸면 피부앞으로 따위로운 일을 하죠.

기화태로 여기 나오는지 보시게 되겠고 이것도 마찬가지로 여기 나와 있는 두 번째 0.00001을 이 별 0으로 만들고 가우시겠습니다. 그래서 마찬가지로 다 재료를 하면 이건 잘 못 봤습니다. 1로 그럼 이번에는 10번을 한번 보시게 되면은 여기 지금 문제에 주어있던 거를 아까도 우리가 봤듯이 얘를 축적화를 하네요. 축적화를 했는데 우리가 아까도 봤듯이 어때요? 원하는 원찬은 얘를 피버탈할 수밖에 없는 상황입니다. 그렇죠?

여기서 뭐라고 하냐면 피버탈하지 않고 그냥 해봐라 남은게 문제였습니다 그래서 여기 지금 원래 주어졌던 문제를 그냥 피버탈을 하기는 하는데 얘네들을 개수를 안 받고 축적화를 하지 않고 그냥 얘네를 제발 뽑기만 할 겁니다 아까는 다시 말씀드리면 축적화를 해서 얘네를 피버팅을 하고 있고 C번 같은 경우에는 아예 그냥 피버팅만 하는 겁니다 축적화를 안 하고 그래서 얘네들을 실제로 계산을 해보니까 마찬가지로 이것도 엑소오레스가 모두 이미

그런데 최종 결론이 다 나왔죠. 그냥 가우스 속으로 했다가는 잘못하면 얘가 커다란 문제가 생겨날 수 있다는 거죠. 예를 들어 지금 여기 보시게 되면은 아마 여기 10만원이라고 하는 숫자 이게 너무나 크지 않기 때문에 예를 들어 이걸 계산할 때 자칫 연상과정 중에 어떤 고차스러운 것들이 유발될 수가 있다. 가능성이 있다는 거죠. 그래서 축적화를 한 경우, 그다음에 축적화를 했더니 이게 문제에서 피버트를 한 경우 그다음에 축석 사라지 않고 민항티버튼을 하는 경우

가지를 두 개만 정도에 따로 분류를 해보면 두 가지가 답이 맞아요 그럼 우리가 이제 결론을 생각하죠 축적화를 해서 피버터를 해서 결론이 나왔어요 축적화를 안 하고 피버터만 했습니다 결론은 똑같아요 그러면 우리가 축적화를 할 이유도 없어 그죠? 그래서 축적화라고 하는 것은 굳이 우리가 경우에 따라서는 할 수도 있겠지만 효과를 볼 수도 있기 때문에 이게 굳이 불필한 경우들이 우리 상당히 많다는 겁니다 그래서 여기 보시면 축척하라고 하는거죠

것들은 피버타를 우리가 할지 말지 결정을 할 때 그 정도만 사용을 하고 우리가 실제 이런 오류를 제어하기 위해서는 피버타 이것만 하는 것이 그래도 낫다 라는 것이 이 예제의 결론입니다 그래서 다시 한번 말씀드리면 여기는 축적화라고 하는 것들은 불량 조건을 개선하는 방법이기는 한데 얘네들이 무조건 최선의 방법은 아니고 사실상 피버타랑 같이 가든지 아니 피버타만 해도 충분하다라는 결론을 잘 기억하시면 되겠습니다

이거는 우리 같이 봤던 알고 있는 것보다 훨씬 복잡해요 이거는 뭐 사령해도 아주 어차피 쉬운데 이것도 아니기 때문에 조금은 그냥 스케치받은 너무 같게요. 마음 편하게 이번에는 가업소녀법을 조금 변호한 방법입니다 여기 보시면 가업중단법이라고 나와있는데 가업중단법은 여기 지금 보시게 되면은 방종식으로서 미직수를 선고를 하기는 하는데 예를 들면 단위 행렬을 얻게 됩니다 그래서 결론적으로 보시게 되면

나오게 되죠. 예를 들어 우리가 이전에는 어떻게 했냐면 여기 A21을 0으로 만들고 A21을 0으로 만들고 A32을 0으로 만들어서 얘네를 거꾸로 후진대입으로 풀었던게 여기 나오는 가운드 소고기였다는 얘기죠. 그런데 이번에는 후진대입 말고 전진대입으로 바로바로 풀 수 있게끔 컨트롤 보지 않아야 됩니다. 즉 여기는 대각선은 모두 다 1으로 만들고 라운드는 모두 다 0으로 만듭니다. 그럼 예를 들어 같은 경우에 1 곱하기

지금 숨어있지만은 x1 플러스 0xx2 0xx3 이때는 x1이 바로 필요가 나오죠. 그래서 x1 x2 x3를 순차적으로 바로 구할 수가 있다는게 장점입니다. 그런데 여기서 한번 눈치채셨을거에요. 우리가 여기 아래쪽이 나오는 이 세 개만 바꾸는데도 연상가정이 꽤 많이 나왔던 걸 기억을 하는데 이 앤 같은 경우에는 여기를 0으로 만드는 것도 구속해가지고 여기 있는 이 부분을 담잉뇨로 만든거에요. 그리고 전체를 A인으로 담잉뇨로 만드는 과정이면은 연상가정입니다.

많을 겁니다. 그래서 아, 여기 물어도 아마 여사의 수급 기존에 달라질 것 같다 라는 생각이 들 텐데 따라서 여러분들은 이 방법은 잘 안 쓴다 라고 아실 수가 있을 겁니다. 가업수급 소속법에 의해서 단점이 표렷하지는 않기 때문에 예를 들면 아, 이런 방법도 있네 정도로만 성적이 되겠습니다. 자, 이렇게 여러분은 교재 예제 8.12를 보시게 되면 가업수급법에 예제가 나와 있는데요. 이전에 봤던, 우리가 가업수급법으로 봤던 문제와 동일합니다. 별로는 똑같이 나가야 되겠죠

나와야 되겠죠? 앞에 거 보시면 나와 있습니다 그래서 여기 보시면 첫번째 이렇게 나와 있는데 얘네를 확장행렬 형태로 변한 겁니다 이제는 한번 초기 6선 그런 부분이 교재 보시면 정성이 있습니다 그래서 여기 나와 있는 A행연과 여기 나와 있는 계속 즉 B백터 같은 경우에 이게 창수평이 창수평이 부근이 안가가기 때문에 여기다가 제가 선을 더 놨어요 부근하기 좋게 자 그래서 이런 형태들을 우리가 어머매디팅을 해드리겠습니다.

확장행량이라고 얘기를 합니다. 어차피 X1, X2, X2가 안 바뀌기 때문에 바뀌는 경우는 이렇게 몰라서 다짐을 놓지 않다는 얘기입니다. 자 그러면 얘네 같은 경우는 지금 딱 풀려고 봤더니 얘네는 우리가 이제 P번 요소 여기 3이잖아요. 그죠? 3. 이걸 이제 우리가 만들어가지고 계산을 해주려고 하는데 우리가 아까 봤던 이 방법 같은 경우에는 그러다 보니까 여기 있는 이 부분을 1로 만들어져야 되기 때문에 요기는 일을 해

행을 모두 다 3으로 나눠줄겁니다 그렇게 해서 예를 들어서 이렇게 계산한거죠 그 다음에는 마찬가지로 여기 나오면 0.1과 0.3 이 부분에 대해서 0으로 나눠줄겁니다 이렇게 이제 쭉 계산을 했죠 말을 편하지만 자 그 다음에 예를 들어서 다시 어디로 가자 여기 좀 보시게 되면은 여기 이 부분을 0으로 만들어주면 됩니다 그럼 여기서 또 여사와 같이 또 돌아가겠죠 그 다음에 얘가 이제 이렇게 이 부분이 됐기 때문에 마찬가지구 이제는

화부에 이 세 개는 여기 다 나누어졌기 때문에 여기 있는 부분에만 0, 0, 1로 만들어주면 됩니다 거기에 또 연상만큼 들어가겠죠 궁극적으로는 이걸 만들어야겠다 이겁니다 여러분들이 문제에서부터 이렇게 간단하게 어떤 결과치로만 이렇게 수비가 돼가지고 나와 있는데 이거는 실제로 플랜으로 얼마나 짜증나는지를 제가 보여드리기 위해서 직접 계산해봤습니다 자 지금 보시기 전에 저기 가라 웃음이 나가면서 계속 하는 일을 쓰지 않아? 크게 크게 하고 있나 싶어가지고

아까 문제있던거를 우리가 이제 그런 형태로 표현을 했었어요 그죠? 자 여기 보시면은 얘네들은 첫번째 정교화를 한다라고 있습니다 그래서 여기 있는 이 랭킹을 우리가 일식이라고 가정을 했을때 일식에다가 0.333 다 나눠주면 이렇게 맨 첫번째 이 행만 바뀌었죠 그죠? 여기 위에 도수가 찍히는건 뭐냐면 아까 봤듯이 0.333333 이러신거한테 너무

이번에는 0.1과 0.3을 0으로 만들기 위해서 우리가 잘 알고 있는 바우스 복어를 해야 되겠죠. 그래서 우리가 잘 알고 있는 P번이오서 1로 나눠주고 2식에 다 곱한 다음에 2식에서 내주면 됩니다. 그럼 얘를 0으로 만들었죠. 그렇게 해서 정리한게 여기 두 번째 행 그 다음에 마찬가지로 여기도 0을 만들기 위해서 똑같이 피벗이오서 일로 나눠가지고 요거는 30g로 빼면

기도 마찬가지로 바뀌었습니다 그죠? 자 그럼 여기에서 보시다시피 1식, 2식, 3식이 처음보다는 다 바뀌었죠 그죠? 그 다음에는 요번에는 여기 지금 보시면은 우리가 다 닉형으로 만들기 위해서 7.00, 3, 3, 3으로 다 나눠줘야 되죠 그래서 이 행은 모두 다 이걸로 나눠줍니다 자 그 다음에 요번에는 여기 지금 마이너스 0.19 이건 0으로 만들기 때문에 또 마찬가지로 이걸로 가우스 부거를 해야 되겠죠 그죠? 자

이게 들어가야 되기 때문에 얘를 먼저 나눠주고 정변을 해주고 그 다음에 얘네들을 계산을 하는 겁니다 0으로 그래서 P번요소 이번에는 1이 되겠죠 1이 돼가지고 얘를 계산을 하면 결국은 얘네들도 0으로 만들면서 바뀌게 되더라도 됩니다 그래서 여기 맨 아래쪽도 약간씩 양락한 이런 말을 볼 수가 있겠구요 그 다음에 마찬가지로 요건에는

적으로 보면 얘네가 이렇게 만들어졌습니다. 아까 우리가 슬라이드에서 봤듯이 물론 여기에서도 얘네를 만들어줘야 되겠네요 0으로 그래서 이것도 마찬가지로 이 행을 마이너스 0.3으로 다 나눠줍니다. 그래서 얘네들을 계산한게 이렇게 되겠죠. 그 다음에 여기에 있는 요구를 다시 바꾸는 건데요. 이거를 다시 여기 지금 보시게 되면은 10.0mm 10.0mm 이 놈을 우리가 일로 만들기 위해서 다 나눕니다. 그럼 얘네는 일로 바뀌었겠네? 그렇죠?

그런 식으로 해가지고 여기 맨 마지막에 가미연면 통구만 만들어서 다 전개를 한다 이겁니다 이 2부의 연상과정은 어때요? 얘하고 얘를 0으로 만드는 과정들이 있겠죠 그쵸? 이런 식으로 얘네들을 나눠가지고 결국은 여기에서 1목하기 x5는 3 1목하기 x2는 마이너스 2.5 3 마이너스 2.5는 7 우리가 기억이 안나겠지만 이전에 가우스 방법의 결과와 일치합니다 일치하긴 하는데 굳이 이렇게 미련하게 저 방으로 쓸 필요가 있느냐라는 겁니다.

소고법은 단위로 하는 방법도 있네 정도로만 기억을 하시면 되겠습니다. 우리가 가우스 소고법에 관해서 예전에 이 연산과정을 도대체 어디까지 해야겠느냐 이런 얘기를 했었죠. 그래서 지난번에 시기 유도과정은 필요 없습니다만 예를 들어 연산과정이 점점점점 많아질 때 즉, 미지수가 많아지거나 당뇨시기수가 많아질 때는 이때는 여기 나와 있는 이 식이 어느 정도 얼추 비슷하더라

지난번에 봤습니다. 그죠? 옆으로 갔다놓고 자 그러면 여기 나와있는 이거는 지금 우리가 이제 알았던 가오스 소고법에 관한 3분의 2의 N 상승이라고 하는 것들은 여기 있는 가오스 소고법에 관한 어떤 연산 패스들을 얘기를 합니다. 자 그러면 우리가 가오스 조던 법 즉 여기 있는 애들은 가오스 소고고 가오스 조던 법 같은 경우에는 얘는 어느 정도가 되려면

얘는 N의 3승입니다 자, 선생님이 연산 십자가 딱 봐도 어때요? 이것보다는 이게 훨씬 더 많은 것을 볼 수가 있죠 그럼 얘가 최대적으로 얼마나 낫느냐를 따져 봤을 때 얘네 같은 경우에는 비율로 보시게 되면 얘네를 빼가지고 얘네들의 횟수가 횟수가 어느 정도가 되는지를 한번 보도록 할 겁니다 그럼 얘네들은 3분의 1, N 상승이 큰 의미였고 3분의 2분은 3분의 1인이었고

되기 때문에 상상 없어지면 얘가 대략 한 마이너스 2분의 1 정도가 된다는 걸 알 수가 있네요. 그러면 결과적으로 가오스 소고 같은 경우에는 가오스 소돈법의 한 반 정도라는 얘기입니다. 이말인 즉슨 가오스 소돈법은 가오스 소돈법보다 연상관이 국회로 따블로 들어간다는 얘기였죠. 그러다 보니까 이건 야 이 방법을 쓰면 안 되겠구나 라는 것을 다시 한 번 알 수 있는 방법이 되겠습니다. 아까는 와 연상관성 많지요 이렇게 얘기했던 것을 실제로 미직수나 방역수수가 많을 때는 훨씬 더

었던 이러한 방법보다도 훨씬 더 많아지는 이런 여성과정은 필요로 한다고 볼 수 있습니다. 참고만 하세요. 이렇게 해서 일단은 저희가 8장에 나오는 가업소호법 즉, 우리가 중간고사범인 가업소호법까지는 다 맞습니다. 그래서 다시 한 번 말씀드리지만 시험 볼 때는 계산기를 통증돼야 되기 때문에 여기 나오는 예제 같은 경우에 직접 계산을 통으로 한번 풀어봐라고 바라로 제가 눈을 말씀드렸습니다.

특히 가우스 수거처럼 연합 과정이 많은 경우에는 이런 것들은 필히 직접 계산을 해 주셔야 됩니다. 조금 시간이 소요되도록. 이번에는 구장이 나오는데 구장도 어차피 가우스 수거의 걱정판이기 때문에 이거는 그냥 가랍기만 소개를 드리고 전체적인 개념만 소개를 드리는 경우는