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用java实现逆矩阵运算

 
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    查java实现逆矩阵转换的代码,居然没怎么发现,想偷懒一下也不行。关于矩阵基本运算 :加 减 乘,转置矩阵,相当简单,能看见不少别人写的,但是就是没看见逆矩阵,不爽。

   自己实现了下逆矩阵功能,可以是任意的n阶矩阵。

   因为对矩阵很陌生,从0开始到最后实现,每一步的思考代码都有体现,所以代码就很有思考的逻辑性

    实现分了两步:<最原始的公式>

    A的逆矩阵=A*/|A|;

   1:求A*

   2:求|A|

 

   伴随矩阵A* 实现,要用到代数余子式实现还是比较简单

/**
	 * 1  
	 * 求解代数余子式 输入:原始矩阵+行+列 现实中真正的行和列数目
	 */
	public static float[][] getDY(float[][] data, int h, int v) {
		int H = data.length;
		int V = data[0].length;
		float[][] newData = new float[H - 1][V - 1];

		for (int i = 0; i < newData.length; i++) {

			if (i < h - 1) {
				for (int j = 0; j < newData[i].length; j++) {
					if (j < v - 1) {
						newData[i][j] = data[i][j];
					} else {
						newData[i][j] = data[i][j + 1];
					}
				}
			} else {
				for (int j = 0; j < newData[i].length; j++) {
					if (j < v - 1) {
						newData[i][j] = data[i + 1][j];
					} else {
						newData[i][j] = data[i + 1][j + 1];
					}
				}

			}
		}
		// System.out.println("---------------------代数余子式测试.---------------------------------");
		// for(int i=0;i<newData.length;i++){
		// for(int j=0;j<newData[i].length;j++){
		// System.out.print("newData["+i+"]"+"["+j+"]="+newData[i][j]+"   ");
		// }
		//
		// System.out.println();
		// }

		return newData;
	}

 

 

   写完这个代数余子式后就是计算它的行列式的值。

   计算行列式是按照行和列展开,肯定是有递归的意思但是由于和平时写的不太一样,循环太多,弄不清位置,就依次实现2阶,3阶,4阶,5阶行列式,并做了测试,用了归纳法找到了正确的实现位置。

 

   2阶

/**
	 * 2
	 * 求2阶行列式的数值
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float getHL2(float[][] data) {
		// data 必须是2*2 的数组
		float num1 = data[0][0] * data[1][1];
		float num2 = -data[0][1] * data[1][0];
		return num1 + num2;
	}

 3阶

/**
	 * 求3阶行列式的数值
	 * 
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float getHL3(float[][] data) {
		float num1 = data[0][0] * getHL2(getDY(data, 1, 1));
		float num2 = -data[0][1] * getHL2(getDY(data, 1, 2));
		float num3 = data[0][2] * getHL2(getDY(data, 1, 3));
		// System.out.println("---->"+num1);
		// System.out.println("---->"+num2);
		// System.out.println("---->"+num3);
		System.out.println("3阶行列式的数值是:----->" + (num1 + num2 + num3));
		return num1 + num2 + num3;
	}

 4阶

 

 

/**
	 * 求4阶行列式的数值
	 * 
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float getHL4(float[][] data) {
		float num1 = data[0][0] * getHL3(getDY(data, 1, 1));
		float num2 = -data[0][1] * getHL3(getDY(data, 1, 2));
		float num3 = data[0][2] * getHL3(getDY(data, 1, 3));
		float num4 = -data[0][3] * getHL3(getDY(data, 1, 4));
		// System.out.println("--------->"+num1);
		// System.out.println("--------->"+num2);
		// System.out.println("--------->"+num3);
		// System.out.println("--------->"+num4);
		// System.out.println("4阶行列式的数值------->"+(num1+num2+num3+num4));

		return num1 + num2 + num3 + num4;
	}

  5阶

/**
	 * 求5阶行列式的数值
	 */
	public static float getHL5(float[][] data) {

		float num1 = data[0][0] * getHL4(getDY(data, 1, 1));
		float num2 = -data[0][1] * getHL4(getDY(data, 1, 2));
		float num3 = data[0][2] * getHL4(getDY(data, 1, 3));
		float num4 = -data[0][3] * getHL4(getDY(data, 1, 4));
		float num5 = data[0][4] * getHL4(getDY(data, 1, 5));

		System.out.println("5 阶行列式的数值是:  ------->"
				+ (num1 + num2 + num3 + num4 + num5));
		return num1 + num2 + num3 + num4 + num5;

	}

 

 

 最终的归纳是:

/**
	 * 求解行列式的模----------->最终的总结归纳
	 * 
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float getHL(float[][] data) {

		// 终止条件
		if (data.length == 2) {
			return data[0][0] * data[1][1] - data[0][1] * data[1][0];
		}

		float total = 0;
		// 根据data 得到行列式的行数和列数
		int num = data.length;
		// 创建一个大小为num 的数组存放对应的展开行中元素求的的值
		float[] nums = new float[num];

		for (int i = 0; i < num; i++) {
			if (i % 2 == 0) {
				nums[i] = data[0][i] * getHL(getDY(data, 1, i + 1));
			} else {
				nums[i] = -data[0][i] * getHL(getDY(data, 1, i + 1));
			}
		}
		for (int i = 0; i < num; i++) {
			total += nums[i];
		}
		System.out.println("total=" + total);
		return total;
	}

上面用到的是归纳。 

 实现了行列式求值还没完,下面才是求逆矩阵:

 

 

	/**
	 * 求解3阶矩阵的逆矩阵
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float[][] getN3(float[][] data) {
		// 先是求出整个行列式的数值|A|
		float A = getHL3(data);
		float[][] newData = new float[3][3];
		for (int i = 0; i < 3; i++) {
			for (int j = 0; j < 3; j++) {
				float num;
				if ((i + j) % 2 == 0) {// i+j 是偶数 实际是(i+1)+(j+1)
					num = getHL2(getDY(data, i + 1, j + 1));
				} else {
					num = -getHL2(getDY(data, i + 1, j + 1));
				}
				System.out.println("num=" + num);
				newData[i][j] = num / A;
			}
		}

		// 再转制
		newData = getA_T(newData);

		// 打印
		for (int i = 0; i < 3; i++) {
			for (int j = 0; j < 3; j++) {
				System.out.print("newData[" + i + "][" + j + "]= "
						+ newData[i][j] + "   ");
			}

			System.out.println();
		}

		return newData;
	}

 

 

 

最终的结果是:

/**
	 * 求解逆矩阵------>z最后的总结和归纳
	 * 
	 * @param data
	 * @return
	 */
	public static float[][] getN(float[][] data) {
		// 先是求出行列式的模|data|
		float A = getHL(data);
		// 创建一个等容量的逆矩阵
		float[][] newData = new float[data.length][data.length];

		for (int i = 0; i < data.length; i++) {
			for (int j = 0; j < data.length; j++) {
				float num;
				if ((i + j) % 2 == 0) {
					num = getHL(getDY(data, i + 1, j + 1));
				} else {
					num = -getHL(getDY(data, i + 1, j + 1));
				}

				newData[i][j] = num / A;
			}
		}

		// 转置 代数余子式转制
		newData = getA_T(newData);
		// 打印
		for (int i = 0; i < data.length; i++) {
			for (int j = 0; j < data.length; j++) {
				System.out.print("newData[" + i + "][" + j + "]= "
						+ newData[i][j] + "   ");
			}

			System.out.println();
		}

		return newData;
	}

 

会用到转置矩阵,代码较为简单:

/**
	 * 取得转置矩阵
	 * @param A
	 * @return
	 */
	public static float[][] getA_T(float[][] A) {
		int h = A.length;
		int v = A[0].length;
		// 创建和A行和列相反的转置矩阵
		float[][] A_T = new float[v][h];
		// 根据A取得转置矩阵A_T
		for (int i = 0; i < v; i++) {
			for (int j = 0; j < h; j++) {
				A_T[j][i] = A[i][j];
			}
		}
		System.out.println("取得转置矩阵  wanbi........");
		return A_T;
	}

 

下面是自己的测试:

/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		MartrixTest t = new MartrixTest();
		// t.getDY(data6, 2, 3);
		// getHL3(data3);
		// getHL4(data4);
		// getHL5(data5);
		// getN3(data3);
		// getHL(data5);
		getN(data3);
	}

	static float[][] data6 = { { 1, 2, 3, 4, 5, 6 },
		                       { 1, 2, 3, 4, 5, 6 },
			                   { 3, 4, 3, 2, 2, 1 },
			                   { 1, 2, 3, 4, 5, 6 },
			                   { 1, 2, 3, 4, 5, 6 },
			                    { 1, 2, 3, 4, 5, 6 },

	};

	static float[][] data5 = { { 1, 2, 3, 4, 5 }, 
		                       { 2, 3, 4, 5, 1 },
			                   { 3, 4, 5, 1, 2 }, 
			                   { 4, 5, 1, 2, 3 }, 
			                   { 5, 1, 2, 3, 4 },

	};

	static float[][] data4 = { { 1, 0, -1, 2 },
		                       { -2, 1, 3, 1 },
			                   { 0, 2, 0, -2 },
			                   { 1, 3, 4, -2 },

	};
	static float[][] data3 = { {1,2,-1 },
		                       {3,1,0 },
		                       {-1,-1,-2 }, };

  测试了5阶的,结果和课本例题其他解法结果相同。把摄影测量的图像处理原理和矩阵都学了下,搞了2天还是蛮爽的。

 

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