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C++实现矩阵求逆算法
2023-07-05 08:53:05 深夜i     --     --
C++ 矩阵 求逆 算法

矩阵求逆是线性代数中的一个重要概念,它可以帮助我们解决很多问题。在计算机科学领域中,C++ 是一种常用的编程语言,学习 C++ 实现矩阵求逆算法能够帮助我们更好地理解线性代数的概念,同时也能提高我们的编程能力。

具体实现矩阵求逆算法的过程需要使用矩阵的伴随矩阵来进行计算。伴随矩阵的计算需要使用到矩阵的代数余子式,而矩阵的代数余子式又可以通过矩阵的行列式计算得出。

在 C++ 中,我们可以通过二维数组来表示矩阵。为了方便矩阵的计算,我们需要定义一些基本的操作函数,比如矩阵求转置、矩阵求行列式、矩阵求逆等等。在这些操作函数的基础上,我们可以进一步实现矩阵加法、矩阵乘法等复杂的运算。

以下是一个简单的 C++ 程序,演示了如何实现矩阵求逆算法:


#include <iostream>

using namespace std;

const int MAX_SIZE = 100;

double det, matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], inv[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

double MatrixDeterminant(double mat[][MAX_SIZE], int n) {

  if(n == 1) {

    return mat[0][0];

  }

  double res = 0;

  double temp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

  int sign = 1;

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    int p = 0, q = 0;

    for(int j = 1; j < n; j++) {

      for(int k = 0; k < n; k++) {

        if(k != i) {

          temp[p][q++] = mat[j][k];

          if(q == n - 1) {

            p++;

            q = 0;

          }

        }

      }

    }

    det += sign * (mat[0][i] * MatrixDeterminant(temp, n - 1));

    sign = -sign;

  }

  return det;

}

void MatrixCofactor(double mat[][MAX_SIZE], int n, double co[][MAX_SIZE]) {

  if(n == 1) {

    co[0][0] = 1;

    return;

  }

  double temp[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

  int sign = 1;

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = 0; j < n; j++) {

      int p = 0, q = 0;

      for(int r = 0; r < n; r++) {

        for(int s = 0; s < n; s++) {

          if(r != i && s != j) {

            temp[p][q++] = mat[r][s];

            if(q == n - 1) {

              p++;

              q = 0;

            }

          }

        }

      }

      co[i][j] = sign * MatrixDeterminant(temp, n - 1);

      sign = -sign;

    }

  }

}

void MatrixTranspose(double mat[][MAX_SIZE], int n) {

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = i + 1; j < n; j++) {

      swap(mat[i][j], mat[j][i]);

    }

  }

}

void MatrixInverse(double mat[][MAX_SIZE], int n) {

  double adj[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

  if(n == 1) {

    adj[0][0] = 1;

    return;

  }

  double co[MAX_SIZE][MAX_SIZE];

  MatrixCofactor(mat, n, co);

  int sign = 1;

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = 0; j < n; j++) {

      sign = ((i + j) % 2 == 0) ? 1 : -1;

      adj[j][i] = (sign) * (co[i][j] / det);

    }

  }

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = 0; j < n; j++) {

      inv[i][j] = adj[i][j];

    }

  }

  MatrixTranspose(inv, n);

}

int main() {

  int n;

  cout << "Enter the order of matrix: ";

  cin >> n;

  cout << "Enter the elements of matrix: " << endl;

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = 0; j < n; j++) {

      cin >> matrix[i][j];

    }

  }

  MatrixInverse(matrix, n);

  cout << "Inverse matrix: " << endl;

  for(int i = 0; i < n; i++) {

    for(int j = 0; j < n; j++) {

      cout << inv[i][j] << " ";

    }

    cout << endl;

  }

  return 0;

}

在这个程序中,我们首先定义了常量 `MAX_SIZE` 作为矩阵的最大大小,然后定义了一个 `matrix` 数组存储输入矩阵,定义了一个 `inv` 数组存储逆矩阵。接着,我们分别定义了矩阵行列式、伴随矩阵、转置矩阵、逆矩阵四个函数,并在 `main` 函数中依次调用这些函数来计算矩阵的逆。

在 `main` 函数中,我们首先输入了矩阵的大小和元素,然后调用 `MatrixInverse` 函数来计算矩阵的逆,并输出结果。

通过这个程序,我们可以了解到矩阵求逆算法的具体实现过程,并且学习了使用 C++ 来实现这个算法。这对于我们进一步学习线性代数和提高编程能力都是非常有帮助的。

  
  

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