數(shù)學原理

??雷米茲算法的基礎是N元一次方程的求解。此外，離散傅里葉變換也用到了N元一次方程的求解。當然，實際應用中求解多元一次方程組的例子非常多，我就不一一列舉。求解的方法主要有兩種，一種是高斯消元，一種是遞歸法。
??遞歸法不推薦，已經(jīng)被我刪除。而高斯消元不僅僅是用來解方程，還可以用來求行列式、逆矩陣。
??高斯消元是利用矩陣表示N元一次方程組。然后將矩陣變成上三角矩陣或下三角矩陣。
??所謂上三角矩陣就是左下角全部為0的矩陣，下三角反之。
??如下，就是轉(zhuǎn)換過程：
[111110211111?121110?321214]\left[ \begin{matrix} 1 & 1 & 1 & 1 & 10\\ 2 & 1 & 1 & 1 & 11\\ -1 & 2 & 1 & 1 & 10\\ -3 & 2 & 1 & 2 & 14\\ \end{matrix} \right]\\ ?12?1?3?1122?1111?1112?10111014??
??將第一列變成0：
[111110011190?3?2?2?200?5?4?5?44]\left[ \begin{matrix} 1&1&1&1&10\\ 0&1&1&1&9\\ 0&-3&-2&-2&-20\\ 0&-5&-4&-5&-44\\ \end{matrix} \right]\\ ?1000?11?3?5?11?2?4?11?2?5?109?20?44??
??將第二列變成0：
[1111100111900?1?1?700?10?1]\left[ \begin{matrix} 1&1&1&1&10\\ 0&1&1&1&9\\ 0&0&-1&-1&-7\\ 0&0&-1&0&-1\\ \end{matrix} \right]\\ ?1000?1100?11?1?1?11?10?109?7?1??
??將第三列變成0：
[1111100111900?1?1?700016]\left[ \begin{matrix} 1&1&1&1&10\\ 0&1&1&1&9\\ 0&0&-1&-1&-7\\ 0&0&0&1&6\\ \end{matrix} \right] ?1000?1100?11?10?11?11?109?76??
??這個轉(zhuǎn)換過程，就是先用第一行和后續(xù)的所有行進行計算，讓后續(xù)所有行以0開始。
??然后將右下角視為一個子矩陣，繼續(xù)這個運算。這個算法可以用遞歸實現(xiàn)，也可以用循環(huán)實現(xiàn)。但是最好實用循環(huán)實現(xiàn)，也就是高斯消元方法。
??然后使用代入法就可以解開，但是這時候千萬不要去再轉(zhuǎn)換為下三角矩陣，并且進一步轉(zhuǎn)為單位矩陣。因為那樣會有很多不必要的運算。

轉(zhuǎn)換為三角矩陣

??這個核心的行變換方法其實就是行倍加。假設第一行的系數(shù)是$a$,第二行的系數(shù)是$b$,那么就是把第一行乘以$?\frac{b}{a}$加到第二行上。
??行例如第一行是$x+2y+3z=6$，第二行是$3x?3y+9z=9$，那么第一行就乘以$?\frac{3}{1}=?3$，然后加到第二行。
??代碼如下：

public Matrix<T> toUpperTriangular() {// 大循環(huán)，先用第一行合并以后所有行final T[][] ts = copyArray();for (int i = 0; i < ts.length - 1; i++) {// 循環(huán)遍歷其后的所有行,其后所有行進行改變for (int j = i + 1; j < ts.length; j++) {rowOperator(ts[i], ts[j], ts[j][i], ts[i][i], i, ts[i].length);}}return createMatrix(ts); }/*** 行變換** @param line1* @param line2 要變的行* @param coefficent1 第一行乘以的系數(shù)* @param coefficent2 第二行乘以的系數(shù)* @return*/ public void rowOperator(T[] line1, T[] line2, T coefficent1, T coefficent2, int startColumn, int endColumn) {if (line1 == null || line2 == null) {throw new NullPointerException("合并的方程不能為空");}if (line1.length != line2.length) {throw new NullPointerException("兩個方程參數(shù)不一致");}for (int i = startColumn; i < endColumn; i++) {final T ai = line1[i];final T bi = line2[i]; = subtract(multiply(ai, coefficent1), multiply(bi, coefficent2));} }

??而python代碼則如此：

def to_upper_triangle(self):# 將矩陣變成上三角矩陣lines = copy.deepcopy(self.__lines)for i in range(len(lines) - 1):for j in range(i + 1, len(lines)):Matrix.row_operate(lines[i], lines[j], lines[j][i], lines[i][i], i, len(lines[i]))return Matrix(lines)

行變換代碼

@staticmethod def row_operate(line1, line2, coefficient1, coefficient2, start_column, end_column):for i in range(start_column, end_column):line2[i] = line1[i] * coefficient1 - line2[i] * coefficient2

代入法

??而獲取了上三角矩陣之后。
??有兩種方法可以解開方程，一種辦法是代入法，另一種方法是從下到上使用行倍加變換。代入法性能高一點，性能高的原因是避免了不必要的乘以0的運算。
??就是套進去解開了。解開的方法代碼如下：
??其具體的思路是用最后一行代進去得到一個數(shù)字，比如如下的上三角矩陣:
[1111100111900?1?1?700016]\left[ \begin{matrix} 1&1&1&1&10\\ 0&1&1&1&9\\ 0&0&-1&-1&-7\\ 0&0&0&1&6 \end{matrix} \right] ?1000?1100?11?10?11?11?109?76??
??從最后一行開始，得到$x_4=6$，然后$x_4=6$代入上面的每一行，矩陣變成了這樣
[11104011030010100016]\left[ \begin{matrix} 1&1&1&0&4\\ 0&1&1&0&3\\ 0&0&1&0&1\\ 0&0&0&1&6\\ \end{matrix} \right] ?1000?1100?1110?0001?4316??
??然后把$x_3$求出來，代入上面的每一行，最終，整個矩陣變成
[10001010020010100016]\left[ \begin{matrix} 1&0&0&0&1\\ 0&1&0&0&2\\ 0&0&1&0&1\\ 0&0&0&1&6 \\ \end{matrix} \right] ?1000?0100?0010?0001?1216??
??所以這個方程的解就是：
$$\begin{gathered} x_1=1 \\ {x}_2=2 \\ {x}_3=1 \\ {x}_4=6 \end{gathered}$$

最終代碼

??代入法計算性能更高，如果再轉(zhuǎn)為下三角會有很多非必要的預算，再轉(zhuǎn)為單位矩陣，又是一堆沒必要的運算。高斯消元總體代碼如下：

public T[] gaussianReduction() {final Matrix<T> tMatrix = this.toUpperTriangular();// 進行代入法變換。T[] solution = newArray(this.array.length);final T[][] ts = tMatrix.copyArray();final int n = ts.length;System.out.println();System.out.println(tMatrix.toBeautifulString());// 從最后一行出來-for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {// 首先計算出自己solution[i] = divide(ts[i][n], ts[i][i]);// 遍歷之上的所有行for (int j = 0; j < i; j++) {ts[j][n] = subtract(ts[j][n], multiply(ts[j][i], solution[i]));}}return solution; }

??python代碼如下：

def gaussian_reduction(self):matrix = self.to_upper_triangle()solution = [0 for _ in matrix.__lines]n = len(matrix.__lines)for i in range(n - 1, -1, -1):solution[i] = matrix.__lines[i][n] / matrix.__lines[i][i]for j in range(0, i):matrix.__lines[j][n] = matrix.__lines[j][n] - matrix.__lines[j][i] * solution[i]return solution

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2.1 高斯消元的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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