矩阵转换算法
㈠ 矩阵初等变换，有什么。简便算法吗
记住基本的分块矩阵求逆公式
在这里的A就是二阶单位矩阵E
其逆矩阵还是自身
B为常数-6，其逆为-1/6
C为3 0
于是-B^-1 CA^-1等于1/2 0
所以代入之后得到整个逆矩阵为
1 0 0
0 1 0
1/2 0 -1/6
㈡ 高等数学矩阵的初等行变换是什么规则，请详细举例说明
对矩阵作如下变换：
1、位置变换：把矩阵第i行与第j行交换位置，记作：r(i)<-->r(j)；
2、倍法变换：把矩阵第i行的各元素同乘以一个不等于0的数k，记作：k*r(i)；
3、消法变换：把矩阵第j行各元素同乘以数k，加到第i行的对应元素上去，记作：r(i)+k*r(j)，这条需要特别注意，变的是第i行元素，第j行元素没有变；
对矩阵作上述三种变换，称为矩阵的行初等变换。
把上面的“行”换成“列”，就称为矩阵的列初等变换，列初等变换分别用记号c(i)<-->c(j)；k*c(i)；c(i)+k*c(j)表示。
行初等变换、列初等变换统称矩阵的初等变换。
初等变换包括：线性方程组的初等变换、行列式的初等变换和矩阵的初等变换 ，这三者在本质上是一样的。
拓展资料：
矩阵初等变换：
矩阵的初等变换又分为矩阵的初等行变换和矩阵的初等列变换。矩阵的初等行变换和初等列变换统称为初等变换。另外：分块矩阵也可以定义初等变换。
定义：如果B可以由A经过一系列初等变换得到，则称矩阵A与B称为等价
初等行变换定义：所谓数域P上矩阵的初等行变换是指下列3种变换：
1）以P中一个非零的数乘矩阵的某一行
2）把矩阵的某一行的c倍加到另一行，这里c是P中的任意一个数
3）互换矩阵中两行的位置
可以证明：任意一个矩阵经过一系列初等行变换总能变成阶梯型矩阵。
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。
矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。
关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。
㈢ 把邻接矩阵转换成邻接表的算法
#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#define INF 32767 //INF表示∞
typedef int InfoType;
typedef int Vertex;
//--------------邻接矩阵存储表示------------
#define MAXV 20 //最大顶点个数
#define INF 32767 //INF表示∞
//以下定义邻接矩阵类型
typedef struct{
int nunber; //顶点编号
InfoType info; //顶点其他信息
} VertexType; //顶点类型
typedef struct { //图的定义
int edges[MAXV][MAXV]; //邻接矩阵
int n,e; //顶点数，弧数
VertexType vexs[MAXV]; //存放顶点信息
} MGraph; //图的邻接矩阵类型
//-------------------邻接表存储表示----------
//以下定义邻接表类型
typedef struct ANode{ //弧的结点结构类型
int adjvex; //该弧的终点位置
InfoType info; //该弧的相关信息,这里用于存放权值
struct ANode *nextarc; //指向下一条弧的指针
} ArcNode;
typedef struct Vnode { //邻接表头结点的类型
Vertex data; //顶点信息
int count; //存放顶点入度,只在拓扑排序中用
ArcNode *firstarc; //指向第一条弧
} VNode;
typedef VNode AdjList[MAXV]; //AdjList是邻接表类型
typedef struct{
AdjList adjlist; //邻接表
int n,e; //图中顶点数n和边数e
} ALGraph; //图的邻接表类型
//将邻接矩阵g转换成邻接表G
void MatToList(MGraph g,ALGraph *&G)
{
int i,j,n=g.n; //n为顶点数
ArcNode *p;
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
// for (i=0;i<n;i++) //给邻接表中所有头结点的指针域置初值
// G->adjlist[i].firstarc=NULL;
for (i=0;i<n;i++) //检查邻接矩阵中每个元素
for (j=n-1;j>=0;j--)
if (g.edges[i][j]!=0) //邻接矩阵的当前元素不为0
{
p=(ArcNode *)malloc(sizeof(ArcNode)); //创建一个结点*p
p->adjvex=j;
p->info=g.edges[i][j];
p->nextarc=G->adjlist[i].firstarc; //将*p链到链表后
G->adjlist[i].firstarc=p;
}
G->n=n;G->e=g.e;
}
void ListToMat(ALGraph *G,MGraph &g)
//将邻接表G转换成邻接矩阵g
{
int i,n=G->n;
ArcNode *p;
for (i=0;i<n;i++)
{
p=G->adjlist[i].firstarc;
while (p!=NULL)
{
g.edges[i][p->adjvex]=p->info;
p=p->nextarc;
}
}
g.n=n;g.e=G->e;
}
void DispMat(MGraph g)
//输出邻接矩阵g
{
int i,j;
for (i=0;i<g.n;i++)
{
for (j=0;j<g.n;j++)
if (g.edges[i][j]==INF)
printf("%3s","∞");
else
printf("%3d",g.edges[i][j]);
printf("\n");
}
}
void DispAdj(ALGraph *G)
//输出邻接表G
{
int i;
ArcNode *p;
for (i=0;i<G->n;i++)
{
p=G->adjlist[i].firstarc;
printf("%3d: ",i);
while (p!=NULL)
{
printf("%3d",p->adjvex);
p=p->nextarc;
}
printf("\n");
}
}
//以下主函数用作调试
void main()
{
int i,j;
MGraph g,g1;
ALGraph *G;
int A[6][6]={
{0,5,0,7,0,0},
{0,0,4,0,0,0},
{8,0,0,0,0,9},
{0,0,5,0,0,6},
{0,0,0,5,0,0},
{3,0,0,0,1,0}};
g.n=6;g.e=10;
for (i=0;i<g.n;i++)
for (j=0;j<g.n;j++)
g.edges[i][j]=A[i][j];
printf("\n");
printf(" 有向图G的邻接矩阵:\n");
DispMat(g);
G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));
printf(" 图G的邻接矩阵转换成邻接表:\n");
MatToList(g,G);
DispAdj(G);
printf(" 图G的邻接表转换成邻接邻阵:\n");
for (i=0;i<g.n;i++)
for (j=0;j<g.n;j++)
g1.edges[i][j]=0;
ListToMat(G,g1);
DispMat(g1);
printf("\n");
}
㈣ 矩阵算法是什么回事，在arm中怎么实现，谢谢
矩阵算法最基本的就是加，减，乘，求逆，求特征值，特征向量。这些求法都有很详细的定义，只不过他们都是基于数学表达式。算法是个纯数学的东西，要在arm里跑，需要转换成代码，arm一般都是跑C语言哈，简单来说就是用C语言表达几个数学的式子，你把加减乘求逆等，写成不同的函数，调用就很方便了哈。另外arm是个硬件的东西，你写的C的代码应该要能适应你的arm硬件哈，比如浮点，位数，寄存器等哈。
另外，矩阵最基本的就是《线性代数》哈，可以看一下。
㈤ 求大神解疑。矩阵转换（指针题）！！！
你那个fx函数，第一个for循环，i为何不从0开始？其他需要从0开始的还有吗？你看看。第一个for循环是为了寻找最大值吧？但如果第一个是最大值呢？所以i还是从0开始吧。这是我发现的第一个我认为的毛病。我仔细看了一下你的程序，算法应该输入你自己想出来的，不过我感觉里面有些漏洞。可以探讨一下。
1、可移植性差。
㈥ 矩阵转置算法
for(i=0;i<=n-1;i++)
for(j=i;j<=n-1;j++)
{
temp=a[i][j];
a[i][j]=a[j][i];
a[j][i]=temp;
}
这是方阵的
不是方针的你要再定义一个数组，原数组为m*n，新数组为n*m，然后赋值就行了
㈦ 矩阵行和列的转换
/*功能:求K[m][n]的转置矩阵KT[n][m]
*格式:Matrix_T(&K[0][0],m,n,&KT[0][0])
*/
voidMatrix_T(double*K,intm,intn,double*KT)//返回矩阵K的转置KT.k[m][n]
{
inti,j,a,b;
for(i=0,a=0;i<m;i++)
{
for(j=0,b=0;j<n;j++)
{
KT[b+i]=K[a+j];
b+=m;
}
a+=n;
}
}
思路大概就是这样
㈧ 请问矩阵加减乘除如何计算
加法运算：两个矩阵的加是矩阵中对应的元素相加，相加的前提是：两个矩阵要是通行矩阵，即具有相同的行和列数。如：矩阵A=[1 2]，B=[2 3] ，A+B=[1+2 2+3]=[3 5]。
减法运算：两个矩阵相减，跟加法类似。
乘法运算：两个矩阵要可以相乘，必须是A矩阵的列数B矩阵的行数相等，才可以进行乘法，矩阵乘法的原则是，A矩阵的第i行中的元素分别与B矩阵中的第j列中的元素相乘再求和，得到的结果就是新矩阵的第i行第j列的值。
除法运算：一般不说矩阵的除法。都是讲的矩阵求逆。
(8)矩阵转换算法扩展阅读：
矩阵乘法的注意事项
1、当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B可以相乘。
2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。
3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。
基本性质
乘法结合律： (AB)C=A(BC)。
乘法左分配律：(A+B)C=AC+BC 。
乘法右分配律：C(A+B)=CA+CB 。
对数乘的结合性k(AB）=(kA)B=A(kB）。
转置 (AB)T=BTAT．
矩阵乘法一般不满足交换律。
*注：可交换的矩阵是方阵。
计算矩阵的除法，先将被除的矩阵先转化为它的逆矩阵，再将前面的矩阵和后面的矩阵的逆矩阵相乘。
那么，一个矩阵的逆矩阵的求解方法是：先把一个单位矩阵放在目的矩阵的右边，然后把左边的矩阵通过初等行变换转换为单位矩阵，此时右边的矩阵就是我们要求的逆矩阵。
我们再通过举一个实例来说明矩阵的除法的具体计算方法。
先把单位矩阵放在矩阵A的右边并放在同一个矩阵里边。现用第二行和第三行分别减去第一行的3倍和-1倍。
㈨ 矩阵算法是什么
矩阵算法指矩阵与算法。
矩阵乘法是一种高效的算法可以把一些一维递推优化到log（ n )，还可以求路径方案等，所以更是是一种应用性极强的算法。矩阵，是线性代数中的基本概念之一。
一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。矩阵乘法看起来很奇怪，但实际上非常有用，应用也十分广泛。
矩阵乘法的两个重要性质：
一，矩阵乘法不满足交换律。
二，矩阵乘法满足结合律。矩阵乘法不满足交换律，因为交换后两个矩阵有可能不能相乘。它又满足结合律，假设你有三个矩阵A、B、C，那么(AB)C和A(BC)的结果的第i行第j列上的数都等于所有A(ik)*B(kl)*C(lj)的和（枚举所有的k和l）。
㈩ 矩阵位置旋转算法， 设计一个矩阵类，实现矩阵的90度、180度、270度的旋转
设矩阵宽度W，高度H，原坐标(Xa,Ya)，转换后坐标(Xb,Yb)，则
旋转90度(顺时针)：
Xb=H-Ya;
Yb=Xa;
旋转180度：
Xb=W-Xa;
Yb=H-Yb;
旋转270度(顺时针)：
Xb=Ya;
Yb=W-Xa;