「java矩阵分解」java 矩阵乘法
本篇文章给大家谈谈java矩阵分解，以及java 矩阵乘法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、如何创建一个java程序使用二维数组来解线性方程组，急，请高手赐教！
- 2、java中一个矩阵转成行阶梯形矩阵应怎样写算法
- 3、JAVA程序设计：设A为m行n列矩阵，B为n行k列矩阵，C为m行k列矩阵。
- 4、矩阵分析 (五) 矩阵的分解
如何创建一个java程序使用二维数组来解线性方程组，急，请高手赐教！
这涉及到线性方程组的（数值）解法问题，建议看看相关书籍，比较《计算方法》之类。
最常用的做法就是进行矩阵分解，Cholesky分解、LU分解
也有用迭代法的
java中一个矩阵转成行阶梯形矩阵应怎样写算法
有啊，你把那个方程的系数写成一个矩阵，然后用第一行乘以一个系数加在2～M行上，系数的要求是是第一列的数变为0；然后是第N行乘以一个系数，加在N＋1～M行，系数是使第N列的N＋1～M行上的数变为0，一直做到底就是一个阶梯形矩阵了
JAVA程序设计：设A为m行n列矩阵，B为n行k列矩阵，C为m行k列矩阵。
public class Matrix {
private int m, n;
private double[][] matrix;
public Matrix(int m, int n) {
this.n = n;
this.m = m;
if (n == 0 || m == 0) {
throw new RuntimeException();
}
matrix = new double[m][n];
}
public void init(double... value) {
if (value.length != m * n) {
throw new RuntimeException();
}
for (int i = 0, a = 0; i m; i++) {
for (int j = 0; j n; j++) {
matrix[i][j] = value[a];
a++;
}
}
}
public Matrix mul(Matrix x) {
if (n != x.m) {
throw new RuntimeException();
}
Matrix c = new Matrix(n, x.m);
for (int i1 = 0; i1 m; i1++) {
for (int i3 = 0; i3 x.n; i3++) {
for (int i2 = 0; i2 n; i2++) {
c.matrix[i1][i3] += matrix[i1][i2] * x.matrix[i2][i3];
}
}
}
return c;
}
public String toString() {
StringBuffer s = new StringBuffer();
for (int i = 0; i m; i++) {
for (int j = 0; j n; j++) {
s.append(matrix[i][j] + " ");
}
s.append("\n");
}
return s.toString();
}
public static void main(String[] args) {
Matrix a = new Matrix(2, 2);
Matrix b = new Matrix(2, 2);
a.init(new double[] { 1, 7, 8, 3 });
b.init(new double[] { 2, 5, 6, 4 });
Matrix c = a.mul(b);
System.out.println(c);
}
}
矩阵分析 (五) 矩阵的分解
如果 可以分解为 ，其中 是对角线元素为1的下三角矩阵（称为单位下三角矩阵）， 为上三角矩阵，则称之为 的 Doolittle分解 。
如果 可以分解成 ， 是对角线元素为1的上三角矩阵(称为单位上三角矩阵)，则称之为 的 Crout分解 。
如果 可以分解成 ，其中 分别是单位下三角矩阵、对角矩阵、单位上三角矩阵，则称之为 的 LDR分解 。
这一节讨论一种将矩阵分解为列满秩与行满秩矩阵的乘积。
舒尔(Schur)定理在理论上很重要，它是很多重要定理的出发点。而矩阵的 分解在数值化代数中起着重要的作用，是计算矩阵特征值以及求解线性方程组的重要工具。
这里 是上三角矩阵， 的对角线上的元素都是 的特征值。
关于java矩阵分解和java 矩阵乘法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。