高斯-约旦法 求矩阵的逆(急)

lhj0532 2003-12-23 06:03:49
我在网上找了一个高斯-约旦法求矩阵的逆,结果不对,请问他的原理是什么?一些程序错在什么地方?
void inverse(double n[4][4],double m[4][4]){
int is[4]={0,0,0,0};
int js[4]={0,0,0,0};
double fDet = 1.0;
double f =1.0;
for(int x=0;x<4;x++)
for(int y=0;y<4;y++)
m[x][y]=n[x][y];
for (int k = 0; k < 4; k ++){
double fMax = 0.0;
//戞堦庡尦
for (int i = k; i < 4; i ++){
for (int j = k; j < 4; j ++){
double f = abs(m[i][j]);
if (f > fMax){
fMax = f;
is[k] = i;//嵟戝擵強嵼揑峴
js[k] = j;//嵟戝擵強嵼揑楍
}
}
}
cout<<endl<<"is["<<k<<"]="<<is[k];
cout<<endl<<"js["<<k<<"]="<<js[k]<<endl;
if (is[k] != k){//晄嵼峴
f = -f;
//峴??
swap(m[k][0],m[is[k]][0]);
swap(m[k][1],m[is[k]][1]);
swap(m[k][2],m[is[k]][2]);
swap(m[k][3],m[is[k]][3]);
}
if (js[k] != k){ //晄嵼?楍
f = -f;
//楍??
swap(m[0][k], m[0][js[k]]);
swap(m[1][k], m[1][js[k]]);
swap(m[2][k], m[2][js[k]]);
swap(m[3][k], m[3][js[k]]);
}
fDet *= m[k][k];
m[k][k] = 1.0/m[k][k];
for (int j= 0;j<4;j++){
if (j!= k)
m[k][j] *= m[k][k];
}
for (i = 0; i < 4; i ++)
if (i != k)
for (int j = 0; j < 4; j ++)
if (j != k)
m[i][j] = m[i][j] - m[i][k] * m[k][j];
for (i = 0; i < 4; i ++){
if (i != k)
m[i][k] *= -m[k][k];
}
}
for (k = 3; k >= 0; k --){
if (js[k] != k){
swap(m[k][0], m[js[k]][0]);
swap(m[k][1], m[js[k]][1]);
swap(m[k][2], m[js[k]][2]);
swap(m[k][3], m[js[k]][3]);
}
if (is[k] != k){
swap(m[0][k], m[0][is[k]]);
swap(m[1][k], m[1][is[k]]);
swap(m[2][k], m[2][is[k]]);
swap(m[3][k], m[3][is[k]]);
}
}
}
...全文
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lhj0532 2003-12-23
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多谢大家!!!
我找到了毛病所在,初始化时有错误:
int is[4]={0,0,0,0};
int js[4]={0,0,0,0};
应该是
int is[4]={0,1,2,3};
int js[4]={0,1,2,3};
还是感谢大家!!!
layman2008 2003-12-23
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float Inverse(CLAYMATRIX& mOut, const CLAYMATRIX& rhs)
{
using std::swap;

CLAYMATRIX m = rhs;

int niSign[4];
int njSign[4];
float fDet = 1;
int nSgn = 1;

for (int k = 0; k < 4; ++ k)
{
// 第一步,全选主元
float fMax = 0;
for (int i = k; i < 4; ++ i)
{
for (int j = k; j < 4; ++ j)
{
const float fTmp = fabs(m(i, j));
if (fTmp > fMax)
{
fMax = fTmp;
is[k] = i;
js[k] = j;
}
}
}
if (fabs(fMax) < 0.0001f)
return 0;

if (niSign[k] != k)
{
nSgn = -nSgn;
swap(m(k, 0), m(niSign[k], 0));
swap(m(k, 1), m(niSign[k], 1));
swap(m(k, 2), m(niSign[k], 2));
swap(m(k, 3), m(niSign[k], 3));
}
if (njSign[k] != k)
{
nSgn = -nSgn;
swap(m(0, k), m(0, njSign[k]));
swap(m(1, k), m(1, njSign[k]));
swap(m(2, k), m(2, njSign[k]));
swap(m(3, k), m(3, njSign[k]));
}

// 计算行列值
fDet *= m(k, k);

// 计算逆矩阵

// 第二步
m(k, k) = 1.0f / m(k, k);
// 第三步
for (int j = 0; j < 4; ++ j)
{
if (j != k)
m(k, j) *= m(k, k);
}
// 第四步
for (int i = 0; i < 4; ++ i)
{
if (i != k)
{
for (int j = 0; j < 4; ++ j)
{
if (j != k)
m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j);
}
}
}
// 第五步
for (int i = 0; i < 4; ++ i)
{
if (i != k)
m(i, k) *= -m(k, k);
}
}

for (int k = 3; k >= 0; -- k)
{
if (njSign[k] != k)
{
swap(m(k, 0), m(njSign[k], 0));
swap(m(k, 1), m(njSign[k], 1));
swap(m(k, 2), m(njSign[k], 2));
swap(m(k, 3), m(njSign[k], 3));
}
if (niSign[k] != k)
{
swap(m(0, k), m(0, niSign[k]));
swap(m(1, k), m(1, niSign[k]));
swap(m(2, k), m(2, niSign[k]));
swap(m(3, k), m(3, niSign[k]));
}
}

mOut = m;
return fDet * f;
}
layman2008 2003-12-23
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高斯-约旦法(全选主元)求逆的步骤如下:

首先,对于 k从0到n - 1 作如下几步:

从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素,并记住次元素所在的行号和列号,在通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上。这一步称为全选主元。
m(k, k) = 1 / m(k, k)
m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k
m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k
m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k
最后,根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复,恢复的原则如下:在全选主元过程中,先交换的行(列)后进行恢复;原来的行(列)交换用列(行)交换来恢复。

内容概要:本文系统研究了开关频率大于谐振频率(fs>fr)工况下,移相混合控制LLC谐振变换器在低压增益区域的工作特性,深入分析其在变频与移相结合控制模式下的调制机理、工作模态划分及损耗分布规律。通过Simulink平台构建高保真仿真模型,对变换器在不同负载和输入条件下的电压增益、转换效率、关键器件电压电流应力等性能指标进行了全面仿真验证,重点探讨了其在低增益区间的软开关实现能力与效率优化潜力,旨在提升LLC变换器在宽范围输入输出应用中的动态响应与能源转换效率。; 适合人群:从事电力电子变换器设计、高频电源开发及相关领域的高校研究生、科研院所研究人员及企业研发工程师,要具备扎实的电路理论基础、电力电子技术知识以及一定的Simulink仿真能力。; 使用场景及目标:①深入理解LLC谐振变换器在fs>fr条件下采用移相混合控制的内在工作机理与模态转换过程;②掌握利用Simulink搭建复杂谐振变换器精确仿真模型的方与技巧;③分析并优化低压增益区的增益特性与损耗构成,为设计高效率、高功率密度的软开关电源提供理论依据和数据支持; 阅读建议:建议读者结合文中所述仿真模型,亲自复现仿真过程,重点观察不同控制参数(如移相比、开关频率)对电压增益曲线和关键波形的影响,并对比传统变频控制策略,深入探究混合控制在拓宽调压范围、提升轻载效率方面的优势,从而深化对现代高效谐振电源设计的理解。
内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,以IEEE33节点系统为标准算例,实现光伏发电单元与储能系统的协同选址与定容优化。该模型采用双层架构设计,上层以投资成本、运行经济性及网络损耗最小为目标优化设备配置方案,下层通过潮流计算评估系统在不同负荷场景下的运行性能,综合考虑电压稳定性、供电可靠性及可再生能源消纳能力,最终通过Matlab编程实现完整解流程,为高渗透率分布式电源接入背景下的配电网规划提供了有效的技术支撑。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、高校科研人员及从事新能源并网、智能配电网规划与优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究含高比例光伏接入的配电网规划与运行协同优化问题;②掌握双层优化建模方与粒子群算在复杂电力系统问题中的应用技巧;③为实际工程中分布式光伏与储能系统的科学选址与容量配置提供理论依据与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解双层迭代解机制,重点关注算收敛性分析、参数敏感性测试,并可通过更换初始种群、调整权重因子或引入其他标准测试系统(如IEEE69节点)进行对比实验,进一步验证所提模型的普适性与鲁棒性。

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