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【1】矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html
【2】矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html
【3】矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html
【4】矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html
【5】矩阵化简:现在的位置
(待续)
...
C++语言:
高斯消元法:
继续使用这个矩阵
当我们使用高斯消元(无回代)化简这个矩阵,是这样算的:
上述过程归纳为:
- 找到第一行行的主元(第一行第一个数:1)
- 消除第而三行的的第一个数(r2-2*r1;r3-4*r1)
- 找到第二行的主元(第二行第二个数:-2)
- 消除第三行的第二个数(r3-3/2*r2)
可以发现实际上是1和2两个步骤的循环,所以写成循环的形式
- 从第一行开始到最后一行
- 找主元:找出第i的主元(第i行第i个数)
- 消元:消除下面所有行的第i个数(下面每一行减去x倍的第一行来消除第i列)
到目前为止,基本达到消元的目的了,但是有一些小小的瑕疵
我们可能碰到一个这样矩阵,有一行全是0,例如这个:
那么我们在步骤1中搜索到主元为0的话,0的任意倍数都是0,会导致第2步无法进行。所以我们需要添加换行的操作,计算方法为:
所以我们把代码逻辑修改成这样:
- 从第一行开始到最后一行
- 找主元:找出第i的主元(第i行第i个数),若主元为0,把第i行向下换行,直到找到有主元的行。若找不到主元,就开始找下一个
- 消元:消除下面所有行的第i个数(下面每一行减去x倍的第一行来消除第i列)
下面就是高斯消元的主程序:
template <typename T> bool Matrix<T>::GaussianElimination() { Matrix<T> outputMatrix = *this; /*Gaussian elmiation*/ for(int k=0;k<outputMatrix.m_iRows;k++) { /*if all the pivot have been found*/ if(k>=m_iColumns) { break; } /*exchange rows downward to find the row's pivot*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { /*pivot is non-zero*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != 0) { //T temp = outputMatrix.m_vecMatrix[0][0]; break; } else { if(i < outputMatrix.m_iRows) { outputMatrix.exchangeRows(k,i); } } } /*if there is no pivot in this row*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] == 0) { break; } /*elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { double RowsfirstData = outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]/outputMatrix.m_vecMatrix[k][k];//Save the first data of next(k+1) rows if(RowsfirstData != 0) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=0; for(int j=k+1;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] -= RowsfirstData*outputMatrix.m_vecMatrix[k][j] ; } } } } *this = outputMatrix; return true; }
高斯-若尔当法
若尔当在高斯消元的基础上加上了回代过程,把矩阵化简成行最简式。我们在高斯消元的基础上加上和回代,方法跟高斯消元相反,用上面的行减下面的行,这里就不详细描述(展开查看代码)
rref()//化简矩阵成行最简
template <typename T> bool Matrix<T>::rref() { Matrix<T> outputMatrix = *this; int rank=0;//the rank of the matrix, how many columns's pivot will it has(-1) /*Gaussian elmiation*/ for(int k=0;k<outputMatrix.m_iRows;k++) { /*if all the pivot elem have been found*/ if(k>=m_iColumns) { break; } /*exchange rows downward to find the pivot row*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { /*pivot is non-zero*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != 0) { //T temp = outputMatrix.m_vecMatrix[0][0]; rank++; break; } else { if(i < outputMatrix.m_iRows) { outputMatrix.exchangeRows(k,i); } } } /*if there is no pivot in this row*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] == 0) { break; } /*elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { double RowsfirstData = outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]/outputMatrix.m_vecMatrix[k][k];//Save the first data of next(k+1) rows if(RowsfirstData != 0) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=0; for(int j=k+1;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] -= RowsfirstData*outputMatrix.m_vecMatrix[k][j] ; } } } } /*normalizing:set all pivots to 1*/ for(int i=0;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { for(int j=0;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=0 )//pivot has been foound { double pivot = outputMatrix.m_vecMatrix[i][j];//get pivot for(int k=i;k<outputMatrix.m_iColumns;k++) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][k] /=pivot; } break; } } } /*Back substitution*/ for(int i = rank;i>=1;i--) { /*find a first non-zero elem (It is pivot)*/ for(int j=0;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { double times=0; if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=0)//pivot found { for(int l=i-1;l>=0;l--) { times = outputMatrix.m_vecMatrix[l][j]/outputMatrix.m_vecMatrix[i][j]; for(int k=j;k<outputMatrix.m_iColumns;k++)//tims of this row subtract by each columns in upon row { outputMatrix.m_vecMatrix[l][k] -= times*outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]; } } break; } } } *this = outputMatrix; return true; }
rrefmovie()//化简矩阵成行最简,并打印过程
template <typename T> bool Matrix<T>::rrefmovie() { Matrix<T> outputMatrix = *this; int rank=0;//the rank of the matrix, how many columns's pivot will it has(-1) /*Gauss elmiation*/ cout<<"Gauss elimination:"<<endl; outputMatrix.printfAll(); for(int k=0;k<outputMatrix.m_iRows;k++) { /*If all the pivot elem have been found*/ if(k>=m_iColumns) { break; } /*Exchange rows downward to find the pivot row*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { /*Pivot is non-zero*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != 0) { rank++; break; } else { if(i < outputMatrix.m_iRows) { outputMatrix.exchangeRows(k,i); } } if(k!=i) { cout<<"row"<<k+1<<" exchange row"<<i+1<<endl;//Debug outputMatrix.printfAll(); } } /*If there is no pivot in this row*/ if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] == 0) { break; } /*Elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/ for(int i=k+1;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { double RowsfirstData = outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]/outputMatrix.m_vecMatrix[k][k];//Save the first data of next(k+1) rows if(RowsfirstData != 0) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=0; for(int j=k+1;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] -= RowsfirstData*outputMatrix.m_vecMatrix[k][j] ; } } cout<<"row"<<i+1<<" - "<<RowsfirstData<<"*"<<"row"<<k+1<<endl;//Debug outputMatrix.printfAll(); } } /*Normalizing:set all rows pivot to 1*/ for(int i=0;i<outputMatrix.m_iRows;i++) { for(int j=0;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=0 )//pivot has been foound { double pivot = outputMatrix.m_vecMatrix[i][j];//get pivot for(int k=i;k<outputMatrix.m_iColumns;k++) { outputMatrix.m_vecMatrix[i][k] /=pivot; } cout<<"row"<<i+1<<" / "<<pivot<<endl;//Debug outputMatrix.printfAll();//Debug break; } } } /*Back substitution*/ cout<<"Back substitution:"<<endl; for(int i = rank;i>=1;i--) { /*find a first non-zero elem (It is pivot)*/ for(int j=0;j<outputMatrix.m_iColumns;j++) { double times=0; if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=0)//pivot found { for(int l=i-1;l>=0;l--) { times = outputMatrix.m_vecMatrix[l][j]/outputMatrix.m_vecMatrix[i][j]; for(int k=j;k<outputMatrix.m_iColumns;k++)//tims of this row subtract by each columns in upon row { outputMatrix.m_vecMatrix[l][k] -= times*outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]; } cout<<"row"<<l+1<<" - "<<times<<"*"<<"row"<<i+1<<endl; outputMatrix.printfAll(); } break; } } } *this = outputMatrix; return true; }
使用我们开始的矩阵测试:
Matrix<double> matrix(3,3); matrix.setSpecifiedElem(0,0,1); matrix.setSpecifiedElem(0,1,2); matrix.setSpecifiedElem(0,2,3); matrix.setSpecifiedElem(1,0,2); matrix.setSpecifiedElem(1,1,2); matrix.setSpecifiedElem(1,2,2); matrix.setSpecifiedElem(2,0,4); matrix.setSpecifiedElem(2,1,5); matrix.setSpecifiedElem(2,2,6); matrix.printfAll(); matrix.rrefmovie(); matrix.printfAll(); system("pause");
结果: