- TI nspire
[TI-nspire] nsolve() : 솔브 함수, 방정식의 해를 구하는 함수
1. 개요
- nsolve() 함수는 solve 함수의 일종입니다.
- 방정식이나 부등식의 실수해(real solutions)를 추정하여 반환하는 함수입니다. 결과가 딱 떨어지는 일반 함수들과는 달라서 사용에 조금 주의를 할 필요가 있습니다.
- CAS 기종에서는 solve(), csolve(), nsolve(), linsolve() 함수를 모두 내장하고 있으므로, 필요에 따라 적당한 것을 사용합니다.
- 하지만 Non-CAS 기종에서는 nsolve() 와 linsolve() 뿐이므로, 어쩔 수 없이 nsolve() 를 주로 사용합니다.
2. 사용 방법
ⓐ nsolve(Equation, Var[=Guess]) ⇒ number or error_string
ⓑ nsolve(Equation, Var[=Guess],lowBound) ⇒ number or error_string
ⓒ nsolve(Equation, Var[=Guess],lowBound,upBound) ⇒ number or error_string
ⓓ nsolve(Equation, Var[=Guess])|lowBound<Var<upBound ⇒ number or error_string
- 'var' 만 넣어도 되고, 'var=guess' 로 결과 추정 값을 같이 넣어도 됩니다.
아무 추정값도 넣지 않으면 0으로 자동대입됩니다만, 0이 아닌 아무런 값이라도 추정값을 넣는 것이 더 바람직합니다. - guess 값에 따라 반환되는 결과값이 달라질 수도 있습니다.
- solve() 함수와 달리 1개의 변수에 대한 실수범위의 수치해를 딱 1개만 찾습니다.
다른 해는 guess 값을 변경시켜가면서 찾아야 합니다.
그래서 보통의 경우 solve(), zeros() 보다 훨씬 빠릅니다. (그래봐야 체감하긴 어렵습니다만)
3.
주의 사항
- 답이 나오지 않는 경우 = false
- 입력한 식이 그대로 나온 경우
- 답이 표시됐으나 원하는 답이 아닌 경우
등등 문제가 발생하는 경우는 다양합니다. 이 때는 다음의 순서로 해결 방법을 모색해 보세요.

(근사값 모드)로 풀어보기- 입력한 식의 재확인
특히 "a×(괄호) 같은 수식에서 곱하기 생략한거 없는지?" 확인, "함수형식 맞는지?" 등 - 추정값(Guess) 변경하여 입력해가면서 재계산
- nsolve(~~~) | a<x<b 꼴로 범위 지정하여 재계산
- 그래도 안되면, 최종 단계로 그래프로 그려보고 확인
- 단일 변수에 대해 잘 정리를 하였는지 확인

※ solve() 항목을 참조. (세세한 사용 방법은 다를 수 있습니다)
http://www.allcalc.org/3448
댓글2
-
1
세상의모든계산기
solve 는 ⓒ solve({Eqn1, Eqn2 [,...]} {VarOrGuess1,VarOrGuess2 [, … ]}) ⇒ Boolean expression
의 형식으로 입력이 가능하지만,
nsolve 는
질문하신대로 하나의 변수에 대해서만 계산이 가능합니다.1차식의 경우 linsolve() 를 이용하실 수 있고,
그 외의 경우에는 변수에 조건식(constraint operator)을 추가한다거나 하셔야 합니다.
Non CAS의 경우 solve 사용에 매~우 많은 제약이 있다고 할 수 있습니다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
뉴턴-랩슨 적분 방정식 시각화 v1.0 body { font-family: 'Pretendard', -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; background: #f8f9fa; padding: 40px 20px; margin: 0; color: #333; } .container { background: white; padding: 40px; border-radius: 20px; box-shadow: 0 15px 35px rgba(0,0,0,0.08); max-width: 900px; width: 100%; } header { border-bottom: 2px solid #f1f3f4; margin-bottom: 30px; padding-bottom: 20px; } h1 { color: #1a73e8; margin: 0 0 10px 0; font-size: 1.8em; } p.subtitle { color: #5f6368; margin: 0; font-size: 1.1em; } .equation-box { background: #f1f3f4; padding: 15px; border-radius: 10px; text-align: center; margin-bottom: 30px; font-size: 1.3em; } canvas { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 12px; background: #fff; width: 100%; height: auto; display: block; } .controls { margin-top: 30px; display: flex; gap: 15px; align-items: center; justify-content: center; flex-wrap: wrap; } button { padding: 12px 25px; border: none; border-radius: 8px; background: #1a73e8; color: white; cursor: pointer; font-weight: 600; font-size: 1em; transition: all 0.2s; box-shadow: 0 2px 5px rgba(26,115,232,0.3); } button:hover { background: #1557b0; transform: translateY(-1px); box-shadow: 0 4px 8px rgba(26,115,232,0.4); } button:active { transform: translateY(0); } button.secondary { background: #5f6368; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2); } button.secondary:hover { background: #4a4e52; } .status-badge { background: #e8f0fe; color: #1967d2; padding: 8px 15px; border-radius: 20px; font-weight: bold; font-size: 0.9em; } .explanation { margin-top: 40px; padding: 25px; background: #fff8e1; border-left: 5px solid #ffc107; border-radius: 8px; line-height: 1.8; } .explanation h3 { margin-top: 0; color: #856404; } .math-symbol { font-family: 'Times New Roman', serif; font-style: italic; font-weight: bold; color: #d93025; } .code-snippet { background: #202124; color: #e8eaed; padding: 2px 6px; border-radius: 4px; font-family: monospace; } 📊 Newton-Raphson 적분 방정식 시뮬레이터 미분적분학의 기본 정리(FTC)를 이용한 수치해석 시각화 목표 방정식: ∫₀ᴬ (2√x) dx = 20 을 만족하는 A를 찾아라! 계산 시작 (A 추적) 초기화 현재 반복: 0회 💡 시각적 동작 원리 (Newton-Raphson & FTC) Step 1 (오차 측정): 현재 A까지 쌓인 파란색 면적이 목표치(20)와 얼마나 차이나는지 계산합니다. Step 2 (FTC의 마법): 면적의 변화율(미분)은 그 지점의 그래프 높이 f(A)와 같습니다. Step 3 (보정): 다음 A = 현재 A - (면적 오차 / 현재 높이) 공식을 사용하여 A를 이동시킵니다. 결론: 오차를 현재 높이로 나누면, 오차를 메우기 위해 필요한 가로 길이(ΔA)가 나옵니다. 이 과정을 반복하면 정답에 도달합니다! const canvas = document.getElementById('graphCanvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); const iterText = document.getElementById('iterText'); // 수학 설정 const targetArea = 20; const f = (x) => Math.sqrt(x) * 2; // 피적분 함수 f(x) = 2√x const F = (x) => (4/3) * Math.pow(x, 1.5); // 정적분 결과 F(x) = ∫ 2√x dx = 4/3 * x^(3/2) let A = 1.5; // 초기값 let iteration = 0; let animating = false; // 그래프 드로잉 설정 const scale = 50; const offsetX = 60; const offsetY = 380; function drawGrid() { ctx.strokeStyle = '#f1f3f4'; ctx.lineWidth = 1; ctx.beginPath(); for(let i=0; i 2026 04.11 참값 : A = ±2√5 근사값 : A≈±4.472135954999579392818347 2026 04.10 fx-570 ES 입력 결과 초기값 입력 반복 수식 입력 반복 결과 2026 04.10 파이썬 코드 검증 결과 초기값: 5.0 반복 1회차: 4.5000000000 반복 2회차: 4.4722222222 반복 3회차: 4.4721359558 반복 4회차: 4.4721359550 반복 5회차: 4.4721359550 초기값: 10.0 반복 1회차: 6.0000000000 반복 2회차: 4.6666666667 반복 3회차: 4.4761904762 반복 4회차: 4.4721377913 반복 5회차: 4.4721359550 2026 04.10 감사합니다. 주말 잘 보내세요. 2026 03.06