Java进阶(四十九)实现矩阵秩的求解-转置-行列式-逆矩阵操作

#Java进阶(四十九)实现矩阵转置-行列式-逆矩阵操作
  应论文需求，需要计算矩阵的逆矩阵。
  相应的矩阵操作工具类如下：

package cn.edu.ujn.paper.matrix;

public class MatrixUtil { /** * 实现矩阵相乘 (AB) * @param a 矩阵A * @param b 矩阵B */ private static double[][] matrixMulti(double[][] a,double[][] b){ double c[][] = new double[a.length][b[0].length]; int x,i,j; for(i = 0;i<a.length ;i++) { for(j = 0;j<b[0].length;j++) { int temp = 0; for(x = 0;x<b.length;x++) { temp+=a[i][x]*b[x][j]; } c[i][j] = temp; } } System.out.println("矩阵相乘后结果为："); for(int m = 0; m < a.length; m++) { for(int n = 0; n < b[0].length; n++) { System.out.print(c[m][n]+"\t"); } System.out.println(); } MatrixUtil.getHL(c); return c; } /**
	 * 矩阵打印
	 * @param matrix 矩阵
	 * @param r 行
	 * @param c 列
	 */
	public static void printMatrix(double[][] matrix, int r, int c){
		System.out.println("打印矩阵：");
		String Strr = new String("");
		for (int i = 0; i < r; i++) { for (int j = 0; j < c; j++) { String str = String.valueOf(matrix[i][j]); Strr += str; Strr += "\t"; } Strr += "\n";
		} System.out.println(Strr);
	} /**
	 * 求解代数余子式
	 * @param data 原始矩阵
	 * @param h 待求解元素的行
	 * @param v 待求解元素的列
	 * @return
	 */ public static double[][] getDY(double[][] data, int h, int v) { int H = data.length; int V = data[0].length; double[][] newData = new double[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; } /** * 求解行列式的模 * * @param data * @return float */ public static double getHL(double[][] data) { // 终止条件 if (data.length == 2) { return data[0][0] * data[1][1] - data[0][1] * data[1][0]; } if (data.length == 1) { return data[0][0]; } double 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 double[] nums = new double[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; } /** * 取得转置矩阵 * @param A * @return float[][] */ public static double[][] getA_T(double[][] A) { int h = A.length; int v = A[0].length; // 创建和A行和列相反的转置矩阵 double[][] A_T = new double[v][h]; // 根据A取得转置矩阵A_T for (int i = 0; i < h; i++) { for (int j = 0; j < v; j++) { A_T[j][i] = A[i][j]; } }  
// System.out.println("取得转置矩阵  wanbi........"); return A_T; } /** * 求解逆矩阵 * * @param data * @return */ public static double[][] getReverseMatrix(double[][] data) { // 1.求出行列式的模|data| double m = getHL(data); // 若行列式的值为0，则表明逆矩阵不存在 if(Arith.compareTo(m, 0) == 0){ System.out.println("----------------行列式的模为0，逆矩阵不存在-----------------"); return null; } if(m == 0){ } System.out.println("行列式:" + m); // 创建一个等容量的逆矩阵 double[][] newData = new double[data.length][data.length]; for (int i = 0; i < data.length; i++) { for (int j = 0; j < data.length; j++) { double 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 / m; } } // 2.转置代数余子式 newData = getA_T(newData); // 打印 System.out.println("逆矩阵："); 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; } /** * 计算矩阵的秩 * @param Matrix 矩阵 * @param error_ * @param List * @return */ public static int Rank(double[][] Matrix, int error_, int List) { int n = List; int m = Matrix.length ; int i = 0; int j = 0; int i1, j1; double temp1; if(m > n) { i = m; m = n; n = i; i = 1; } m -= 1; n -= 1; double[][]temp = new double[m+1][n+1]; if(i == 0) { for(i = 0; i <= m; i++) { for(j = 0; j <= n; j++) { temp[i][j] = Matrix[i][j]; } } } else { for(i = 0; i <= m; i++) { for(j = 0; j <= n; j++) { temp[i][j] = Matrix[j][i]; } } } if(m == 0) { i = 0; while(i <= n) { if(Matrix[0][i] != 0) { return 1; } i += 1; } return 0; } double error0; if(error_ == -1) { error0 = Math.pow(0.1, 10); } else { error0 = Math.pow(0.1, error_); } i = 0; while(i <= m) { j = 0; while(j <= n) { if(temp[i][j] != 0) { error0 *= temp[i][j]; i = m; break; } j += 1; } i += 1; } double error1; for(i = 0; i <= m; i++) { j = 0; while(j <= n) { if(temp[i][j] != 0) { break; } j += 1; } if(j <= n) { i1 = 0; while(i1 <= m) { if(temp[i1][j] != 0 && i1 != i) { temp1 = temp[i][j]/temp[i1][j]; error1 = Math.abs((temp[i][j] - temp[i1][j]*temp1))*100; error1 += error0; for(j1 = 0; j1 <= n; j1++) { temp[i1][j1] = temp[i][j1] - temp[i1][j1]*temp1; if(Math.abs(temp[i1][j1]) < error1) { temp[i1][j1] = 0; } } } i1 += 1; } } } i1 = 0; for(i = 0; i <= m; i++) { for(j = 0; j <= n; j++) { if(temp[i][j] != 0) { i1 += 1; break; } } } return i1; }
	
}

  

 

  
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文章来源: shq5785.blog.csdn.net，作者：No Silver Bullet，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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