lu分解c語言
A. c語言 求解矩陣條件數的函數
其實主要是求逆矩陣罷了
求完逆矩陣其他都很簡單,自己下載個求逆矩陣的代碼,然後把范數求一下就完了
其實很簡單嘛
我這到有現成的代碼,是我自己寫的矩陣函數,不只是求逆的,還有什麼求行列式,矩陣乘法,LU分解等,如果你要的話,可以發給你
B. C語言程序 LU分解如果考慮行交換要乘在哪裡
可以,只要保證時初等行變換即可!
C. c語言解線性方程組的編程題 【做的好會多給分】
以下演算法的適用條件：A的各階主子式不為零
另外還可以採用
直接法：
消元法：Gauss-Jordan消元法，
分解法：Dolittle分解 （我用的是Courant分解法），追趕法，對稱正定矩陣的LDL『分解
----------
迭代法：
Jacobi迭代
Gauss-Seidel迭代
鬆弛迭代
-----------------
你上網可以搜索一下，或者看看數值計算方面的書
OK, 你看看這個, 另外還加了注釋 ：
Courant分解演算法：
aX = b, 作 A=LU, L是下三角矩陣， U是上三角矩陣
即L =
| L11
| L21 L22
| L31 L32 L33
| ..............
| Ln1 Ln2 ........Lnn
U =
| 1 U12 ..... U1n
| 空格 1 ..... U2n
| 空格 空格 ........
| 空格 空格 空格 空格 空格1
---------------------------------------------------
aX = b -----> LUX = b
記 UX = y,
由Ly = b得到
因為無法輸出數學符號，以下採用[i, j]Ai 表示對Ai從i到j求和
yi = (bi - [j=1, i-1]Lij yj) / Lii i = 1, 2, ..., n
由UX = y得到
xi = yi - [j=i+1, n]uij xj j = n, n-1, ..., 2, 1
你在紙上驗證一下就明白了
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以下採用Courant分解 解 aX = b, 經檢查，程序運行正確
這是運行結果：
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Input n value(dim of Ax=b): 3
Now input the matrix a(i, j), i, j = 0, ..., 2:
1 2 1 -2 -1 -5 0 -1 6
Now input the matrix b(i), i = 0, ..., 2:
24 -63 50
Solve...x_i =
7.000000
4.000000
9.000000
--------------------------------------------------------------
#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define MAX_N 20
int main(int argc, char* argv[])
{
int n; // 未知數個數
int i, j, k;
static double a[MAX_N][MAX_N], b[MAX_N], x[MAX_N], y[MAX_N];
static double l[MAX_N][MAX_N], u[MAX_N][MAX_N];
printf("\nInput n value(dim of Ax=b): ");
scanf("%d", &n);
if(n >MAX_N)
{
printf("The input n is larger than MAX_N, please redefine the MAX_N.\n");
return 1;
}
if(n <= 0)
{
printf("Please input a number between 1 and %d.\n", MAX_N);
return 1;
}
// {{ 程序輸入
printf("Now input the matrix a(i, j), i, j = 0, ..., %d:\n", n-1);
for (i=0; i<n; i++)
for (j=0; j<n; j++)
scanf("%lf", &a[i][j]);
printf("Now input the matrix b(i), i = 0, ..., %d:\n", n-1);
for(i=0; i<n; i++)
scanf("%lf", &b[i]);
// }} 程序輸入
for(i=0; i<n; i++)
u[i][i] = 1; //
for(k=0; k<n; k++)
{
for(i=k; i<n; i++) // 計算L的第k列元素
{
l[i][k] = a[i][k];
for(j=0; j<=k-1; j++)
l[i][k] -= (l[i][j]*u[j][k]);
}
for(j=k+1; j<n; j++) //計算U的第k行元素
{
u[k][j] = a[k][j];
for(i=0; i<=k-1; i++)
u[k][j] -= (l[k][i]*u[i][j]);
u[k][j] /= l[k][k];
}
}
for(i=0; i<n; i++) // 解Ly = b
{
y[i] = b[i];
for(j=0; j<=i-1; j++)
y[i] -= (l[i][j]*y[j]);
y[i] /= l[i][i];
}
for(i=n-1; i>=0; i--) // 解UX = Y
{
x[i]=y[i];
for(j=i+1; j<n; j++)
x[i] -= (u[i][j]*x[j]);
}
printf("Solve...x_i = \n"); // 輸出結果
for(i=0; i<n; i++)
printf("%f\n", x[i]);
return 0;
}
D. 求C語言課程設計：用高斯列主元消元法解線性方程組
這里向你推薦一下克魯特演算法（其實就是對高斯列主元消元法進行優化，使之更適合於計算機編程），首先將矩陣A進行LU分解（將系數矩陣分解成一個上三角矩陣和一個下三角矩陣），分解的過程中用到了隱式的主元尋找法，同時利用克魯特演算法可以將兩個n*n矩陣壓縮到一個n*n矩陣中，大大節省了存儲空間提高了計算速度。
方程可化為L*U*x=B，令U*x=y --->L*y=B
然後利用回代先求y，再利用y求x
因為該方法在求解過程中不涉及增廣矩陣所以矩陣B幾乎不參與什麼運算，所以它的計算速度應該能夠達到高斯列主元消元法的三倍，但原理與其基本一致。
而且我在程序中使用了動態數組方便你今後進行擴展。
以下程序按照《矩陣論第二版》和《C語言數值計演算法方法大全》編寫，LU分解部分程序主要參考了《C語言數值計演算法方法大全》第二章的程序
如果你需要詳細的理論講解我可以將這兩本書和源程序發給你，上面的論述相當詳細足夠你答辯用的了，我的郵箱[email protected]
計算結果：
A矩陣:
2 2 5
3 4 7
1 3 3
B矩陣:
5
6
5
解矩陣:
x 1=-7
x 2=0.333333
x 3=3.66667
Press any key to continue
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstdlib>
#include <functional>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define TINY 1.0e-20 //A small number.
#define N 3
void ludcmp(vector<vector<float> > &a, int n, vector<int> &indx, float &d);//對矩陣進行LU分解
void lubksb(vector<vector<float> > &a, int n, vector<int> &indx, vector<float> &b);//對矩陣進行前向和後向回代
void root(vector<vector<float> > &x,vector<float> &col);//解方程結果保存在y中
void iniv(vector<vector<float> > &x,vector<float> line,int n);//對二維動態數組進行初始化
void main()
{
int i,j,n=N;//輸入矩陣的維數
float A[N][N]={{2,2,5},{3,4,7},{1,3,3}};//左邊A矩陣
float B[N]={5,6,5};//右邊B矩陣
vector<vector<float> > x;//建立動態二維數組存放A，保證你的程序進行擴展時只改A，B，N
vector<float> line;
vector<float> y(n);//建立動態數組存放B
iniv(x,line,n);
y.clear();
for(i=0;i<n;i++)//將A賦給x，B賦給y
{
y.push_back(B[i]);
for(j=0;j<n;j++)
{
x[i].push_back(A[i][j]);
}
}
cout<<"A矩陣:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<n;j++)
{
cout<<setw(2)<<setiosflags(ios::left)<<setw(2)<<x[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<"B矩陣:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
{
cout<<setw(2)<<setiosflags(ios::left)<<setw(2)<<y[i]<<endl;
}
root(x,y);//求根
cout<<"解矩陣:"<<endl;
for(i=0;i<n;i++)
{
cout<<setw(2)<<setiosflags(ios::left)<<"x"<<i+1<<"="<<y[i]<<endl;
}
cout<<endl;
}
void root(vector<vector<float> > &x,vector<float> &col)
{
int n=x.size(),i=0,j=0;
vector<int> index(n);//用於記錄尋找主元素過程中對矩陣的初等變換
index.clear();
float m=1.0;//記錄變換方式，此程序中無用
ludcmp(x,n,index,m);//進行LU分解
lubksb(x,n,index,col);//根據分解結果進行回帶
}
//以下程序按照《矩陣論第二版》和《C語言數值計演算法方法大全》編寫，LU分解部分程序主要參考了《C語言數值計演算法方法大全》第二章的程序
//如果你需要詳細的理論講解我可以將這兩本書和源程序發給你，我的郵箱[email protected]
void ludcmp(vector<vector<float> > &a, int n, vector<int> &indx, float &d)
{
int i,imax,j,k;
float big=0,m=0,sum=0,temp=0;
vector<float> vv(n);
vv.clear();
d=1.0;
for (i=0;i<n;i++)
{
big=0.0;
for (j=0;j<n;j++)
if ((temp=fabs(a[i][j])) > big)
big=temp;
vv[i]=1.0/big;
}
for (j=0;j<n;j++)
{
for (i=0;i<j;i++)
{
sum=a[i][j];
for (k=0;k<i;k++)
sum -= a[i][k]*a[k][j];
a[i][j]=sum;
}
big=0.0;
for (i=j;i<n;i++)
{
sum=a[i][j];
for (k=0;k<j;k++)
sum -= a[i][k]*a[k][j];
a[i][j]=sum;
if ( (m=vv[i]*fabs(sum)) >= big)
{
big=m;
imax=i;
}
}
if (j != imax)
{
for (k=0;k<n;k++)
{
m=a[imax][k];
a[imax][k]=a[j][k];
a[j][k]=m;
}
d = -(d);
vv[imax]=vv[j];
}
indx[j]=imax;
if (a[j][j] == 0.0)
a[j][j]=TINY;
if (j != n)
{
m=1.0/(a[j][j]);
for (i=j+1;i<n;i++)
a[i][j] *= m;
}
}
}
void lubksb(vector<vector<float> > &a, int n, vector<int> &indx, vector<float> &b)
{
int i,ii=0,ip,j;
float sum;
for(i=0;i<n;i++)//按LU分解時尋找主元所進行的初等變換進行反邊變換。
{
ip=indx[i];
sum=b[ip];
b[ip]=b[i];
b[i]=sum;
}
sum=0;
for (i=1;i<n;i++)
{
sum=0;
for(j=0;j<i;j++)
{
sum+=a[i][j]*b[j];
}
b[i]=b[i]-sum;
}
b[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1];
for (i=n-2;i>=0;i--)
{
sum=0;
for(j=i+1;j<n;j++)
{
sum+=a[i][j]*b[j];
}
b[i]=(b[i]-sum)/a[i][i];
}
}
void iniv(vector<vector<float> > &x,vector<float> line,int n)
{
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
{
x.push_back(line);
for(j=0;j<n;j++)
{
x[i].clear();
}
}
}
E. 用C語言編寫線性方程組數值解法程序
題目就不懂……高斯消元倒是簡單
F. C語言編程作業 有關數值計算方法的 有加分 網上下的沒關系 但要符合要求
數學不好
G. 誰能幫我設計一個C語言程序,求解方程組的,急啊,哪位高手幫下咯,萬分感謝
假定你要的是線性方程組，下面的
float *GauseSeidel(float *a,int n)
是高斯賽德爾法求解線性方程組的通用子程序。
N 是 迭代次數極限。
main()里寫了調用的例子。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 100
float *GauseSeidel(float *a,int n)
{
int i,j,nu=0;
float *x,dx;
x=(float *)malloc(n*sizeof(float));
for(i=0;i<=n-1;i++)
x[i]=0.0;
do {
for(i=0;i<=n-1;i++) {
float d=0.0;
for(j=0;j<=n-1;j++)
d+=*(a+i*(n+1)+j)*x[j];
dx=(*(a+i*(n+1)+n)-d)/(*(a+i*(n+1)+i));
x[i]+=dx;
}
if(nu>=N)
{
printf("iter divergence\n");
exit(1);
}
nu++;
}
while(fabs(dx)>1e-6);
return x;
}
void main()
{
int i;
float *x;
float c[12]={5,2,1,8,2,8,-3,21,1,-3,-6,1};
float *GauseSeidel(float *,int);
x=GauseSeidel(c,3);
for(i=0;i<=2;i++)
printf("x[%d]=%f\n",i,x[i]);
getch();
}
H. 急球c語言!矩陣直接分解法(lu分解法)
以四維為例。系數在M中，常數項在N中
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
void main()
{
int i,j,m,n;
double TM=0,TMm=0,TN=0,TNn=0;
int NN = 4;
double L[4][4]= {{1,0,0,0}, {0,1,0,0}, {0,0,1,0},{0,0,0,1}, };
// M coef 4x4, N const 4x1
double M[4][4]={4,-1,0,2,-1,4,-1,0,0,-1,4,-1,2,0,-1,4};
double N[4][1]={-1,-7,9,0};
for(i=1;i<NN;i++) {
for(j=0;j<i;j++) {
for(m=0;m<j;m++) {
TM=M[i][m] * L[j][m] + TMm;
TMm=TM;
TM=0;
};
M[i][j]=M[i][j]-TMm;
TMm=0;
L[i][j]=M[i][j]/M[j][j];
};
for(n=0;n<i;n++) {
TN=M[i][n]*L[i][n]+TNn;
TNn=TN;
TN=0;
}
M[i][i]=M[i][i]-TNn;
TNn=0;
};
// solve
for(i=0;i<NN;i++) {
for(m=0;m<i;m++) {
TM=L[i][m]*N[m][0]+TMm;
TMm=TM;
TM=0;
};
N[i][0]=N[i][0]-TMm;
TMm=0;
};
for(i=0;i<NN;i++) {
N[i][0]=N[i][0]/M[i][i];
};
for(i=NN-1;i>=0;i--) {
for(m=i+1;m<NN;m++) {
TM=L[m][i]*N[m][0]+TMm;
TMm=TM;
TM=0;
};
N[i][0]=N[i][0]-TMm;
TMm=0;
};
for(i=0;i<NN;i++) printf("%0.2f\n",N[i][0]);
}