c#矩阵求逆

news2024/11/17 19:42:12

目录

一、矩阵求逆的数学方法

1、伴随矩阵法

2、初等变换法

3、分块矩阵法

4、定义法

二、矩阵求逆C#代码

1、伴随矩阵法求指定3*3阶数矩阵的逆矩阵

(1)伴随矩阵数学方法

(2)代码

(3)计算

2、对任意阶数矩阵求逆

(1)计算方法

(2)代码

(3)计算

(4)计算结果

三、工程下载连接


一、矩阵求逆的数学方法

1、伴随矩阵法

2、初等变换法

3、分块矩阵法

4、定义法

二、矩阵求逆C#代码

1、伴随矩阵法求指定3*3阶数矩阵的逆矩阵

(1)伴随矩阵数学方法

(2)代码

        /// <summary>
        /// 计算3*3矩阵的逆矩阵
        /// </summary>
        /// <param name="input">输入的3*3矩阵</param>
        /// <returns>计算得到的3*3逆矩阵</returns>
        public static double[,] inv3(double[,] input)
        {

            double[,] output = new double[3, 3];

            //求出伴随矩阵
            output[0, 0] = input[2, 2] * input[1, 1] - input[2, 1] * input[1, 2];
            output[0, 1] = input[2, 1] * input[0, 2] - input[0, 1] * input[2, 2];
            output[0, 2] = input[0, 1] * input[1, 2] - input[0, 2] * input[1, 1];

            output[1, 0] = input[1, 2] * input[2, 0] - input[2, 2] * input[1, 0];
            output[1, 1] = input[2, 2] * input[0, 0] - input[0, 2] * input[2, 0];
            output[1, 2] = input[0, 2] * input[1, 0] - input[0, 0] * input[1, 2];

            output[2, 0] = input[1, 0] * input[2, 1] - input[2, 0] * input[1, 1];
            output[2, 1] = input[2, 0] * input[0, 1] - input[0, 0] * input[2, 1];
            output[2, 2] = input[0, 0] * input[1, 1] - input[1, 0] * input[0, 1];

            //求出行列式的值
            double Avalue = input[0, 0] * input[1, 1] * input[2, 2]
                + input[0, 1] * input[1, 2] * input[2, 0]
               + input[0, 2] * input[1, 0] * input[2, 1]
               - input[0, 2] * input[1, 1] * input[2, 0]
               - input[0, 1] * input[1, 0] * input[2, 2]
               - input[0, 0] * input[1, 2] * input[2, 1];

            //求出 逆矩阵 
            for (int i = 0; i < 3; i++)
            {
                for (int j = 0; j < 3; j++)
                {
                    output[i, j] = output[i, j] / Avalue;
                }
            }
            return output;

        }

(3)计算

计算代码

            计算3*3矩阵的逆矩阵
            double[,] input = new double[3, 3] 
                    {
                        { 0,    1,      3 }, 
                        { 1,    -1,     0 },
                        {-1,    2,      1}
                    };
            double[,] out1 = inv3(input);               //方法1——只能求3*3

程序计算结果

对应数学题目

2、对任意阶数矩阵求逆

(1)计算方法

Step1

1)利用初等行变换,那么要将单位矩阵E和n阶矩阵B合并(规定为EandB_normal[ n, 2 * n])

Step2

2)将EandB_normal[ n, 2 * n]转为右半部分为上三角的矩阵

>>>这一步转换比较复杂一点,具体实现就是:

>>>第一层循环,循环变量 j 从第n列开始到第2 * n - 1列结束,目的就是将该列值都转为1,方便后边变为上三角矩阵(需要注意的是,对于第n列,应该考虑把每个值都变为1;但是到第n + 1列时,就不考虑第一个值了;第n + 2列时,不考虑第一个和第二个值;类推);

>>>第二层循环,循环变量 i 从第j - n行开始到第n - 1行结束,目的是对每一行都进行除以EandB_normal[ i, j]值的运算,这样EandB_normal[ i, j]的值就变为了1(需要注意的是,如果EandB_normal[ i, j]的值为0的话,我们考虑将该行与最后一行调换,同时循环变量 i 到第n - 2行结束;如果调换之后,EandB_normal[ i, j]的值仍然为0,那么再将该行与此时的最后一行调换,类推;但是如果一直调换,直到发现始终为0,就说明矩阵B不满秩,退出计算;如果EandB_normal[ i, j]值为负数,该行同时变号);

>>>第三层循环,循环变量 k 从第0列开始到第2 * n - 1列结束,目的是将上一步中循环到的行中的每一个值都除以EandB_normal[ i, j]的值;

>>>循环全部完成之后,矩阵EandB_normal[ n, 2 * n]就变成了右半部分为上三角的矩阵。

Step3

3)接上一步,将该矩阵转为右半部分为单位矩阵的矩阵,此时即为矩阵B的逆矩阵与单位矩阵的合并(规定为B_inverse_andE[ n, 2 * n])

>>>这一步中的循环变量是递减的,具体实现就是:

>>>第一层循环,循环变量 j 从第2 * n - 1列开始到第n列结束,目的是将该列值只保留一个1,其余变为0;

>>>第二层循环,循环变量 i 从第 j - n行开始到第0行结束;

>>>第三层循环,循环变量 k 从第0列开始到第2 * n - 1列结束;拿 j = 2 * n - 1, i = n - 1举例,此时,我们希望第n - 2行的值都加上该行最后一个值的相反数与第n - 1行乘积的对应值,第n - 3行的值都加上该行最后一个值得相反数与第n - 1行乘积的对应值,类推;(需要注意的是,j = 2 * n - 2时,i从第n - 2行开始循环,j = 2 * n - 3时,i从第n - 2行开始循环,类推);

>>>当循环全部完成之后,B_inverse_andE[ n, 2 * n]的右半部分就变为了单位矩阵,左半部分为矩阵B的逆矩阵。

Step4

4)接上一步,将B的逆矩阵取出来(规定为B_inverse[n, n])

(2)代码


        /// <summary>
        /// 任意矩阵求逆。(矩阵是2*2、3*3、4*4、5*5等类型)
        /// </summary>
        /// <param name="matrixB">输入的初始矩阵</param>
        /// <param name="orderNum">矩阵行和列的数</param>
        /// <returns>计算出的逆矩阵</returns>
        public static double[,] MatrixInverse(double[,] matrixB, int orderNum)
        {
            //判断是否满秩
            bool IsFullRank = true;
            //n为阶级
            int n = orderNum;

            //####赋值####
            //矩阵B
            //矩阵B的逆矩阵
            //单位矩阵E和矩阵B组成的矩阵
            double[,] B_normal = matrixB;
            double[,] B_inverse = new double[n, n];
            double[,] EandB_normal = new double[n, 2 * n];
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                for (int j = 0; j < n; j++)
                {
                    if (i == j)
                        EandB_normal[i, j] = 1;
                    else
                        EandB_normal[i, j] = 0;

                }
                for (int k = n; k < 2 * n; k++)
                {
                    EandB_normal[i, k] = B_normal[i, k - n];
                }
            }

            //####计算####
            //中间变量数组,用于临时盛装值
            double[] rowHaveZero = new double[2 * n];
            //EB矩阵右边的n*n变为上三角矩阵
            for (int j = n; j < 2 * n; j++)
            {
                int firstRowN = j - n;
                int lastRowN = n;
                int colCount = 2 * n;
                //把EB中索引为j的列的值化为1
                for (int i = firstRowN; i < lastRowN; i++)
                {
                    //如果EBijNum值为0,就把0所在的行与此刻最后一行调换位置
                    //并且循环变量i的终止值减去1,直到EBijNum值不为0
                    //最多调换到0所在的行的下一行
                    double EBijNum = EandB_normal[i, j];
                    while (EBijNum == 0 && lastRowN > i + 1)
                    {
                        for (int k = 0; k < colCount; k++)
                        {
                            rowHaveZero[k] = EandB_normal[i, k];
                            EandB_normal[i, k] = EandB_normal[lastRowN - 1, k];
                            EandB_normal[lastRowN - 1, k] = rowHaveZero[k];
                        }
                        lastRowN -= 1;
                        EBijNum = EandB_normal[i, j];
                    }
                    //如果while循环是由第二个判断跳出
                    //即EBijNum始终为0
                    if (EBijNum == 0)
                    {
                        //循环变量i的终止值再减去1,然后跳出循环
                        lastRowN -= 1;
                        break;
                    }
                    //如果为负数,该行变号
                    if (EBijNum < 0)
                    {
                        for (int k = 0; k < colCount; k++)
                        {
                            EandB_normal[i, k] = (-1) * EandB_normal[i, k];
                        }
                        EBijNum = EandB_normal[i, j];
                    }
                    //将该值变为1,则其余值都除以EBijNum
                    for (int k = 0; k < colCount; k++)
                    {
                        EandB_normal[i, k] = EandB_normal[i, k] / EBijNum;
                    }
                }

                //自n列起,每列只保留一个1,呈阶梯状
                int secondRowN = firstRowN + 1;
                for (int i = secondRowN; i < lastRowN; i++)
                {
                    for (int k = 0; k < colCount; k++)
                    {
                        EandB_normal[i, k] = EandB_normal[i, k]
                            - EandB_normal[firstRowN, k];
                    }
                }

                if (lastRowN == firstRowN)
                {
                    //矩阵不满秩
                    IsFullRank = false;
                    break;
                }
            }
            //不满秩,结束运算
            if (!IsFullRank)
            {
                double[,] error = new double[n, n];
                for (int i = 0; i < n; i++)
                {
                    for (int j = 0; j < n; j++)
                    {
                        error[i, j] = 0;
                    }
                }
                //返还值均为0的矩阵
                return error;
            }

            //将上三角矩阵变为单位矩阵
            for (int j = 2 * n - 1; j > n; j--)
            {
                //firstRowN为参考行
                //secondRowN为运算行
                int firstRowN = j - n;
                int secondRowN = firstRowN - 1;
                int colCount = j + 1;
                //从最后一列起,每列只保留一个1,其余减为0
                for (int i = secondRowN; i > -1; i--)
                {
                    double EBijNum = EandB_normal[i, j];
                    for (int k = 0; k < colCount; k++)
                    {
                        EandB_normal[i, k] = EandB_normal[i, k]
                            - EandB_normal[firstRowN, k] * EBijNum;
                    }
                }

            }

            //####提取逆矩阵####
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                for (int j = 0; j < n; j++)
                {
                    B_inverse[i, j] = EandB_normal[i, j];
                }
            }
            return B_inverse;
        }

(3)计算


        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            计算3*3矩阵的逆矩阵
            double[,] input = new double[3, 3] 
                    {
                        { 0,    1,      3 }, 
                        { 1,    -1,     0 },
                        {-1,    2,      1}
                    };
            double[,] out1 = inv3(input);               //方法1——只能求3*3
            double[,] out2 = MatrixInverse(input, 3);   //方法2

            计算2*2矩阵的逆矩阵
            double[,] input2 = new double[2, 2] 
                    {
                        { 1, 2 }, 
                        { 3, 4 }
                    };
            double[,] out3 = MatrixInverse(input2, 2); 

            //计算4*4矩阵的逆矩阵
            double[,] input3 = new double[4, 4] 
                    {
                        { 2, 1,-1,2 }, 
                        { 1, 1,1,-1 },
                        {0,0,2,5},
                        {0,0,1,3}
                    };
            double[,] out4 = MatrixInverse(input3, 4); 
        }

(4)计算结果

以4*4矩阵说明

三、工程下载连接

https://download.csdn.net/download/panjinliang066333/89024543

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阿里云倚天云服务器CPU采用倚天710处理器&#xff0c;租用倚天服务器c8y、g8y和r8y可以享受优惠价格&#xff0c;阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com整理倚天云服务器详细介绍、倚天710处理器性能测评、CIPU架构优势、倚天服务器使用场景及生态支持&#xff1a; 阿里云倚天云服务…

人工智能之Tensorflow批标准化

批标准化&#xff08;Batch Normalization,BN&#xff09;是为了克服神经网络层数加深导致难以训练而诞生的。 随着神经网络的深度加深&#xff0c;训练会越来越困难&#xff0c;收敛速度会很慢&#xff0c;常常会导致梯度消失问题。梯度消失问题是在神经网络中&#xff0c;当前…

ffmpeg实现媒体流解码

本期主要讲解怎么将MP4媒体流的视频解码为yuv,音频解码为pcm数据;在此之前我们要先了解解复用和复用的概念; 解复用:像mp4是由音频和视频组成的(其他内容流除外);将MP4的流拆分成视频流(h264或h265等)和音频流(AAC或mp3等); 复用:就是将音频和视频打包成MP4或者fl…

数据可视化-ECharts Html项目实战(6)

在之前的文章中&#xff0c;我们学习了如何设置散点图、雷达图。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时&#xff0c;希望我的文章能帮助到你&#xff0c;如果觉得我的文章写的不错&#xff0c;请留下你宝贵的点赞&#xff0c;谢谢数据可视化-ECharts Html项目实战&#xff08;5&a…

网络分类简述与数据链路层协议(PPP)

实验拓扑 实验要求 1、R1和R2使用PPP链路直连&#xff0c;R2和R3把2条PPP链路捆绑为PPP MP直连按照图示配置IP地址 2、R2对R1的PPP进行单向chap验证 3、R2和R3的PPP进行双向chap验证 实验思路 给R1、R2的S3/0/0接口配置IP地址&#xff0c;已给出网段192.168.1.0/24R2作为主…

人工智能之Tensorflow变量作用域

在TensoFlow中有两个作用域&#xff08;Scope&#xff09;&#xff0c;一个时name_scope ,另一个是variable_scope。variable_scope主要给variable_name加前缀&#xff0c;也可以给op_name加前缀&#xff1b;name_scope给op_name加前缀。 variable_scope 通过所给的名字创建或…

分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别

分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别 目录 分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention马尔可夫转移场卷积网络多头注意力机制多特征分类预测/故障识别分类效果基本介绍模型描述程序设计参考…

STM32学习笔记(3_2)- GPIO输入和C语言

无人问津也好&#xff0c;技不如人也罢&#xff0c;都应静下心来&#xff0c;去做该做的事。 最近在学STM32&#xff0c;所以也开贴记录一下主要内容&#xff0c;省的过目即忘。视频教程为江科大&#xff08;改名江协科技&#xff09;&#xff0c;网站jiangxiekeji.com 本期介…

idea maven配置

修改maven的路径&#xff08;使用本地的Maven&#xff09;&#xff0c;以及修改settings文件的位置和本地仓库的位置。 -DarchetypeCataloginternal 配置阿里云镜像&#xff08;在setting.xml文件中配置&#xff09; <!-- 配置阿里云 --> <mirror> <id>…

javase day11笔记

第十一天课堂笔记 构造代码块 { } 给 所有对象 共性特点 进行初始化操作 创建对象时在堆区对象中存放实例变量,同时执行构造代码块 执行顺序:静态代码块—>非静态代码块—>构造方法 继承★★★ 将多个类中相同的实例变量和实例方法 , 单独存放到一个类中,成为父类…

政安晨:【深度学习部署】—— TensorFlow Extended(TFX)介绍

政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出指正&#xff01; 前言 TensorFlow Extended&#xff08;TFX&a…

代数结构与数理逻辑:3.环

图1 环 14.1 环的定义与性质 环&#xff1a;代数系统 [ R ; ; ∗ ] [R;;*] [R;;∗]&#xff0c;其中&#xff0c;*为定义在 R R R上的二元运算&#xff0c;满足下述条件&#xff0c;对任意 a , b , c ∈ R a,b,c\in R a,b,c∈R, ​ 可结合、交换&#xff0c;且有单位元、逆元…