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技术 2022年11月21日
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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

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

当我们使用高斯消元(无回代)化简这个矩阵,是这样算的:

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

上述过程归纳为:

  1. 找到第一行行的主元(第一行第一个数:1)
  2. 消除第而三行的的第一个数(r2-2*r1;r3-4*r1)
  3. 找到第二行的主元(第二行第二个数:-2)
  4. 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
  1. 找主元:找出第i的主元(第i行第i个数)
  2. 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:

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

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:

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

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
  1. 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
  2. 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=;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+;i<outputMatrix.m_iRows;i++)
{
/*pivot is non-zero*/
if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != )
{
//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] == )
{
break;
} /*elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/
for(int i=k+;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 != )
{
outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=;
for(int j=k+;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=;//the rank of the matrix, how many columns's pivot will it has(-1) /*Gaussian elmiation*/
for(int k=;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+;i<outputMatrix.m_iRows;i++)
{
/*pivot is non-zero*/
if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != )
{
//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] == )
{
break;
} /*elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/
for(int i=k+;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 != )
{
outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=;
for(int j=k+;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=;i<outputMatrix.m_iRows;i++)
{
for(int j=;j<outputMatrix.m_iColumns;j++)
{
if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] != )//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>=;i--)
{
/*find a first non-zero elem (It is pivot)*/
for(int j=;j<outputMatrix.m_iColumns;j++)
{
double times=;
if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=)//pivot found
{
for(int l=i-;l>=;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=;//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=;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+;i<outputMatrix.m_iRows;i++)
{
/*Pivot is non-zero*/
if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] != )
{
rank++;
break;
}
else
{
if(i < outputMatrix.m_iRows)
{
outputMatrix.exchangeRows(k,i);
}
}
if(k!=i)
{
cout<<"row"<<k+<<" exchange row"<<i+<<endl;//Debug
outputMatrix.printfAll();
}
} /*If there is no pivot in this row*/
if(outputMatrix.m_vecMatrix[k][k] == )
{
break;
} /*Elimination:The rows below pivot row subtract times of pivot row*/
for(int i=k+;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 != )
{
outputMatrix.m_vecMatrix[i][k]=;
for(int j=k+;j<outputMatrix.m_iColumns;j++)
{
outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] -= RowsfirstData*outputMatrix.m_vecMatrix[k][j] ;
}
}
cout<<"row"<<i+<<" - "<<RowsfirstData<<"*"<<"row"<<k+<<endl;//Debug
outputMatrix.printfAll();
}
} /*Normalizing:set all rows pivot to 1*/
for(int i=;i<outputMatrix.m_iRows;i++)
{
for(int j=;j<outputMatrix.m_iColumns;j++)
{
if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] != )//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+<<" / "<<pivot<<endl;//Debug
outputMatrix.printfAll();//Debug
break;
}
}
} /*Back substitution*/
cout<<"Back substitution:"<<endl;
for(int i = rank;i>=;i--)
{
/*find a first non-zero elem (It is pivot)*/
for(int j=;j<outputMatrix.m_iColumns;j++)
{
double times=;
if(outputMatrix.m_vecMatrix[i][j] !=)//pivot found
{
for(int l=i-;l>=;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+<<" - "<<times<<"*"<<"row"<<i+<<endl;
outputMatrix.printfAll();
}
break;
}
}
} *this = outputMatrix;
return true;
}

使用我们开始的矩阵测试:

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

    Matrix<double> matrix(,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.setSpecifiedElem(,,);
matrix.printfAll(); matrix.rrefmovie();
matrix.printfAll();
system("pause");

结果:

线性代数-矩阵-【5】矩阵化简 C和C++实现

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