用c#来实现一种行列式的计算优化

摘要:
计算行列式的常用方法是在多次变换后,利用其性质将其变换为“三角形”。现在通过用最少的步骤编程实现,最终的“三角形”可以应用于n×n的行列式,并在每个步骤中输出变换后的行列式,最后计算结果。使用c或c++或c#实现111111111,最后将其转换为000,最后计算111000

在计算行列式时常用的方法是用它的性质,经过若干次的转化,最终成“三角形”(上部分或下半部分全为零),现在用编程来实现经过最少的步骤来实现,最终的“三角形”,并且可以适用n×n(n为任意数,可以设置)的行列式,并且输出每步转化后的行列式,并最后计算出结果,用c或c++或c#来实现

1   1   1                                 1   1     1

1  1    1        最终转化为        0   0     0  最后计算结果

1  1    1                                  0   0    0

免责声明:文章转载自《用c#来实现一种行列式的计算优化》仅用于学习参考。如对内容有疑问,请及时联系本站处理。

上篇c#中的接口与类的区别如何光盘自动运行html?下篇

宿迁高防,2C2G15M,22元/月;香港BGP,2C5G5M,25元/月 雨云优惠码:MjYwNzM=

相关文章

线性代数的物理含义

一 向量的秩 数学定义: 存在K阶子式的行列式不为0。 任意K+1阶子式的行列式都为0。 物理意义: 行空间,列空间的最小维度。 二 AX = V A 矩阵 X,V 向量 X --> V 本质是映射,也就是函数。 A是矩阵,具体的来说是线性变换。但还是函数,还是函数。 其物理含义是: V为向量在标准坐标系下的取值。 X为向量在转换坐标系下的取值。...

线性代数笔记27——对称矩阵及正定性

原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/zdQttJfuubyztiVplScbwA 对称矩阵   对称矩阵是最重要的矩阵之一,对于对称矩阵来说,A=AT。矩阵的特殊性也表现在特征值和特征向量上,比如马尔可夫矩阵的有一个值为1的特征值,对称矩阵的特征值又有哪些特性呢?   本文的相关知识:     正交向量和正交矩阵  (...

Numpy入门学习之(二)linalg库----向量范数、矩阵范数、行列式、矩阵逆、幂

转自:https://blog.csdn.net/qq_30138291/article/details/76327051   老师课堂总结,请勿转载 Numpy中的核心线性代数工具 numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,我们可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 求解矩阵的范数 在实数域中,数的大小和两个数之间...

【Math for ML】矩阵分解(Matrix Decompositions) (上)

I. 行列式(Determinants)和迹(Trace) 1. 行列式(Determinants) 为避免和绝对值符号混淆,本文一般使用(det(A))来表示矩阵(A)的行列式。另外这里的(A∈R^{n×n})默认是方阵,因为只有方阵才能计算行列式。 行列式如何计算的就不在这里赘述了,下面简要给出行列式的各种性质和定理。 定理1:当且仅当一个方阵的行...

机器学习之独立成分分析

独立成分分析 1. 问题:      1、上节提到的PCA是一种数据降维的方法,但是只对符合高斯分布的样本点比较有效,那么对于其他分布的样本,有没有主元分解的方法呢?      2、经典的鸡尾酒宴会问题(cocktail party problem)。假设在party中有n个人,他们可以同时说话,我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器(Microph...

关于高等代数的计算题II(行列式)

$f计算:$$f(02浙大二)$设${S_n} = {x_1}^k + {x_2}^k +  cdots  + {x_n}^kleft( {k = 0,1,2, cdots } ight),{a_{ij}} = {S_{i + j - 2}}left( {i,j = 1,2, cdots ,n} ight)$,计算[D = left| {egin{arr...