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红色的网站,seo推广话术,不懂代码如何开始网站程序建设,java建设电子产品销售网站列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法,特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵,然后通过回代求解矩阵的逆。以下是列主元方法求解矩阵 A A A 的逆的步骤: [精确算法] 列主元高斯消元法 步骤 1&am…

列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法,特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵,然后通过回代求解矩阵的逆。以下是列主元方法求解矩阵 A A A 的逆的步骤:

[精确算法] 列主元高斯消元法

步骤 1:初始化
构造增广矩阵 [ A ∣ I ] [A | I] [AI],其中 I I I n n n 阶单位矩阵。
步骤 2:列主元选择
对于第 k k k 列( k = 1 , 2 , … , n k = 1, 2, \ldots, n k=1,2,,n),找到列主元,即找到 i k i_k ik 使得:
∣ a i k , k ∣ = max ⁡ i ≥ k ∣ a i , k ∣ |a_{i_k,k}| = \max_{i \geq k} |a_{i,k}| aik,k=ikmaxai,k
如果 i k ≠ k i_k \neq k ik=k,则交换第 k k k 行和第 i k i_k ik 行。
步骤 3:高斯消元
对于每一列 k k k k = 1 , 2 , … , n − 1 k = 1, 2, \ldots, n-1 k=1,2,,n1),进行以下操作:

  • 归一化第 k k k 行的列主元:
    a k , k ← 1 a k , k a_{k,k} \leftarrow \frac{1}{a_{k,k}} ak,kak,k1
  • 更新第 k k k 行的其他元素:
    a k , j ← a k , j a k , k 对于所有  j ≠ k a_{k,j} \leftarrow \frac{a_{k,j}}{a_{k,k}} \quad \text{对于所有 } j \neq k ak,jak,kak,j对于所有 j=k
  • 消去下方所有行的第 k k k 列元素:
    对于所有 i > k i > k i>k,计算:
    m i , k = a i , k m_{i,k} = a_{i,k} mi,k=ai,k
    然后更新第 i i i 行:
    a i , j ← a i , j − m i , k ⋅ a k , j 对于所有  j a_{i,j} \leftarrow a_{i,j} - m_{i,k} \cdot a_{k,j} \quad \text{对于所有 } j ai,jai,jmi,kak,j对于所有 j
    步骤 4:回代求解
    当矩阵 A A A 被转换为上三角矩阵后,从最后一行开始回代:
    对于每一行 k k k k = n , n − 1 , … , 1 k = n, n-1, \ldots, 1 k=n,n1,,1),进行以下操作:
  • 归一化第 k k k 行的最后一个非零元素(即对角线元素):
    a k , k ← 1 a k , k a_{k,k} \leftarrow \frac{1}{a_{k,k}} ak,kak,k1
  • 更新第 k k k 行的其他元素:
    a k , j ← a k , j a k , k 对于所有  j ≠ k a_{k,j} \leftarrow \frac{a_{k,j}}{a_{k,k}} \quad \text{对于所有 } j \neq k ak,jak,kak,j对于所有 j=k
  • 消去上方所有行的第 k k k 列元素:
    对于所有 i < k i < k i<k,计算:
    m i , k = a i , k m_{i,k} = a_{i,k} mi,k=ai,k
    然后更新第 i i i 行:
    a i , j ← a i , j − m i , k ⋅ a k , j 对于所有  j a_{i,j} \leftarrow a_{i,j} - m_{i,k} \cdot a_{k,j} \quad \text{对于所有 } j ai,jai,jmi,kak,j对于所有 j
    步骤 5:结果提取
    经过上述步骤后,增广矩阵的左侧变为单位矩阵,而右侧则变为了 A A A 的逆矩阵 A − 1 A^{-1} A1。提取右侧的矩阵即为所求的逆矩阵。
    需要注意的是,上述公式中的 a i , j a_{i,j} ai,j 表示增广矩阵中的元素,包括原矩阵 A A A 和单位矩阵 I I I 的部分。在实际计算中,这些操作会同时应用于 A A A I I I,最终 I I I 的位置会被 A − 1 A^{-1} A1 所取代。
    此外,如果在任何步骤中发现对角线上的元素 a k , k a_{k,k} ak,k 为零或非常接近零,那么矩阵 A A A 可能是奇异矩阵,无法求逆。在这种情况下,算法应该停止并报错。

Julia 代码

美化数据格式

using DataFrames
function pm(A,b)m,n=size(A); z=[]for i=1:n  st=iz=[z; "a:$st"]endfor i=1:nst=iz=[z;"b:$st"]endprintln(DataFrame([A b],z))
end             
function luInv(A,par=false)n=size(A,1);T=typeof(A[1,1])A=copy(A); E = zeros(T,n,n); for i=1:n  E[i,i]=1//1  endif par pm(A, E) endif par println("化为上三角")  endfor i=1:n-1id=argmax(abs.(A[i:n,i])) # 寻找列主元 id=id-1A[i,i:n], A[i+id,i:n]= A[i+id,i:n],A[i,i:n]E[i,:], E[i+id,:] =E[i+id,:], E[i,:]for j=i+1:nc=A[j,i]/A[i,i]E[j,:]=E[j,:]-E[i,:]*cA[j,i:n]=A[j,i:n]-A[i,i:n]*cendif par pm(A, E) endendif par println("化为对角") endfor i=n:-1:2for j=1:i-1c=A[j,i]/A[i,i]E[j,:]=E[j,:]-E[i,:]*cA[j,1:i]=A[j,1:i]-A[i,1:i]*cendif par pm(A, E) endendIA=copy(E);for j=1:nIA[j,:] = E[j,:]/A[j,j]; A[j,j]=A[j,j]/A[j,j]endif par pm(A, IA) endreturn(IA)
end

举例

n=3;
A=zeros(Rational,n,n)
for i=1:n-1A[i,i]=0;A[i,i+1]=11//1;A[i+1,i]=7//1; 
end
A[n,n]=3//1;
IA=luInv(A,true)

结果

在这里插入图片描述

http://www.mmbaike.com/news/66793.html

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