我正在尝试写一个矩阵求逆计算器(我在uni中为我的数学模块做了一些关于矩阵的工作,所以我认为这将是一个练习递归函数的好方法)。
目前,我正在研究用于计算函数行列式的函数,一个用于2x2,一个用于3x3,它调用2x2 (行列式的递归公式,我相信你知道这个步骤)。
然后第三个函数将矩阵作为输入,首先检查它是2x2还是3x3,如果是,则将其发送到前面提到的相应函数。接下来,我们按照行列式公式递归地消除行和列,直到得到行列式的值。
这段代码最多可以处理4x4个矩阵,但是任何大于这个值的矩阵都会导致错误的答案。
我是在uni的第一年,并且是编程的新手,这是我第一次尝试使用递归函数,任何建议都将不胜感激。我的数学讲师建议也许可以使用cramers规则,但如果我能让这种方法发挥作用,那将是一件有趣的事情。
如果我的格式不是最好的,我很抱歉,目前我还停留在旧笔记本电脑上。
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;
double MatrixDet2By2(vector<vector<double>> matrix);
double MatrixDet3By3(vector<vector<double>> matrix);
double MatrixDet(vector<vector<double>> matrix);
//vector<vector<double>> CalcMinorMatrix(vector<vector<double>> matrix);
//vector<vector<double>> CalcCofactorMatrix(vector<vector<double>> matrix);
int main(int argc, char** argv)
{
vector<vector<double>> testMatrix = {{1,4},{7,9}};
vector<vector<double>> testMatrix2 = { {5,3,7},{6,-1,0},{4,-11,-2} };
vector<vector<double>> testMatrix3 =
{
{5,3,7,6},
{6,-1,0,4},
{4,-11,-2,3},
{1,3,7,9},
};
vector<vector<double>> testMatrix4 =
{
{1,2,-1,6,1},
{6,-1,0,4,3},
{4,0,-2,3,2},
{1,3,7,2,3},
{-2,7,0,2,5},
};
//cout << MatrixDet2By2(testMatrix) << endl;
cout << MatrixDet(testMatrix4) << endl;
cout << endl;
return 0;
}
double MatrixDet2By2(vector<vector<double>> matrix)
{
return (matrix[0][0] * matrix[1][1]) - (matrix[0][1] * matrix[1][0]);
}
double MatrixDet3By3(vector<vector<double>> matrix)
{
vector<vector<double>> subMatrix1 = {
{matrix[1][1], matrix[1][2]},
{matrix[2][1], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix2 = {
{matrix[1][0], matrix[1][2]},
{matrix[2][0], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix3 = {
{matrix[1][0], matrix[1][1]},
{matrix[2][0], matrix[2][1]}
};
return ((matrix[0][0] * MatrixDet2By2(subMatrix1)) - (matrix[0][1] * MatrixDet2By2(subMatrix2)) + (matrix[0][2] * MatrixDet2By2(subMatrix3)));
}
/*
vector<vector<double>> CalcMinorMatrix(vector<vector<double>> matrix)
{
vector<vector<double>> subMatrix1 = {
{matrix[1][1], matrix[1][2]},
{matrix[2][1], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix2 = {
{matrix[1][0], matrix[1][2]},
{matrix[2][0], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix3 = {
{matrix[1][0], matrix[1][1]},
{matrix[2][0], matrix[2][1]}
};
vector<vector<double>> subMatrix4 = {
{matrix[0][1], matrix[0][2]},
{matrix[2][1], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix5 = {
{matrix[0][0], matrix[0][2]},
{matrix[2][0], matrix[2][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix6 = {
{matrix[0][0], matrix[0][1]},
{matrix[2][0], matrix[2][1]}
};
vector<vector<double>> subMatrix7 = {
{matrix[0][1], matrix[0][2]},
{matrix[1][1], matrix[1][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix8 = {
{matrix[0][0], matrix[0][2]},
{matrix[1][0], matrix[1][2]}
};
vector<vector<double>> subMatrix9 = {
{matrix[0][0], matrix[0][1]},
{matrix[1][0], matrix[1][1]}
};
vector<vector<double>> matrixOfMinors = {
{MatrixDet2By2(subMatrix1), MatrixDet2By2(subMatrix2), MatrixDet2By2(subMatrix3)},
{MatrixDet2By2(subMatrix4), MatrixDet2By2(subMatrix5), MatrixDet2By2(subMatrix6)},
{MatrixDet2By2(subMatrix7), MatrixDet2By2(subMatrix8), MatrixDet2By2(subMatrix9)},
};
return matrixOfMinors;
}
vector<vector<double>> CalcCofactorMatrix(vector<vector<double>> matrix)
{
return matrix;
}
*/
double MatrixDet(vector<vector<double>> matrix)
{
vector<vector<double>> tempMatrix{};
static double totalDeterminant = 0;
if (matrix.size() != matrix[0].size())
{
cout << "\r\nPlease enter a valid square matrix" << endl;
}
else if (matrix.size() == 2)
{
return MatrixDet2By2(matrix);
}
else if (matrix.size() == 3)
{
return MatrixDet3By3(matrix);
}
else
{
size_t pos = 0;
for (auto value : matrix[0])
{
tempMatrix = matrix;
tempMatrix.erase(tempMatrix.begin());
for (size_t i = 0; i < tempMatrix.size(); i++)
{
if (tempMatrix[i].size() > pos)
{
tempMatrix[i].erase(tempMatrix[i].begin() + pos);
}
}
cout << "\r\n---------" << endl;
for (auto vec : tempMatrix)
{
for (auto val : vec)
{
cout << val << " ";
}
cout << endl;
}
cout << "\r\n---------" << endl;
//totalDeterminant += MatrixDet(tempMatrix);
if ((pos + 1) % 2 == 0)
{
totalDeterminant += (-value * MatrixDet(tempMatrix));
}
else
{
totalDeterminant += (value * MatrixDet(tempMatrix));
}
pos++;
}
}
return totalDeterminant;
}发布于 2019-02-27 06:59:53
由于您在MatrixDet中使用关键字static定义了变量totalDeterminant,因此您的程序中永远只有一个totalDeterminant变量。并且= 0初始化器只在程序第一次到达那里时才会应用。因此,当计算第一个4x4次要矩阵的行列式时,这很好。然后将结果与matrix[0][0]相乘,并将其与totalDeterminant相加。第二个4x4次要矩阵的计算从那个奇怪的值(1+matrix[0][0])*detMinor1开始,并开始与之相加。
实际上,如果您只是在同一个程序中对两个4x4矩阵调用MatrixDet,那么第二个调用将返回两个行列式的总和。
每个主矩阵和子矩阵计算都需要一个单独的和(因为子矩阵行列式的结果需要乘以一个元素,然后才能添加到其他任何元素中)。所以totalDeterminant不能是static。当我从你的程序中删除static时,它给出了MatrixDet(testMatrix4) == -856的正确的最终结果。
请注意,一旦一般情况是正确的,您可以删除3x3甚至2x2情况的代码。不要忘记支持1x1矩阵:det [[x]] = x。
发布于 2019-02-27 06:39:06
以下几行中有一个错误
for (size_t i = 0; i < tempMatrix.size(); i++)
{
if (tempMatrix[i].size() > pos)
{
tempMatrix[i].erase(tempMatrix[i].begin() + pos);
}
}check if (tempMatrix[i].size() > pos)不是必需的。
要获得子矩阵,只需排除pos-th列。您需要使用:
// Remove the "pos" column of tempMatrix.
for (size_t i = 0; i < tempMatrix.size(); i++)
{
tempMatrix[i].erase(tempMatrix[i].begin() + pos);
}第二个错误是对totalDeterminant使用static变量,正如@aschepler所指出的那样。这条线
static double totalDeterminant = 0;需要简单明了
double totalDeterminant = 0;https://stackoverflow.com/questions/54895144
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