任意の行列のLU分解を実行するC++プログラム
行列のLU分解により、下三角行列と上三角行列の積として行列が生成されます。行列のLU分解におけるLUは、LowerUpperの略です。
行列のLU分解の例を以下に示します-
Given matrix is: 1 1 0 2 1 3 3 1 1 The L matrix is: 1 0 0 2 -1 0 3 -2 -5 The U matrix is: 1 1 0 0 1 -3 0 0 1
行列のLU分解を実行するプログラムを以下に示します-
例
#include<iostream>
using namespace std;
void LUdecomposition(float a[10][10], float l[10][10], float u[10][10], int n) {
int i = 0, j = 0, k = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
if (j < i)
l[j][i] = 0;
else {
l[j][i] = a[j][i];
for (k = 0; k < i; k++) {
l[j][i] = l[j][i] - l[j][k] * u[k][i];
}
}
}
for (j = 0; j < n; j++) {
if (j < i)
u[i][j] = 0;
else if (j == i)
u[i][j] = 1;
else {
u[i][j] = a[i][j] / l[i][i];
for (k = 0; k < i; k++) {
u[i][j] = u[i][j] - ((l[i][k] * u[k][j]) / l[i][i]);
}
}
}
}
}
int main() {
float a[10][10], l[10][10], u[10][10];
int n = 0, i = 0, j = 0;
cout << "Enter size of square matrix : "<<endl;
cin >> n;
cout<<"Enter matrix values: "<endl;
for (i = 0; i < n; i++)
for (j = 0; j < n; j++)
cin >> a[i][j];
LUdecomposition(a, l, u, n);
cout << "L Decomposition is as follows..."<<endl;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
cout<<l[i][j]<<" ";
}
cout << endl;
}
cout << "U Decomposition is as follows..."<<endl;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
cout<<u[i][j]<<" ";
}
cout << endl;
}
return 0;
} 出力
上記のプログラムの出力は次のとおりです
Enter size of square matrix : 3 Enter matrix values: 1 1 0 2 1 3 3 1 1 L Decomposition is as follows... 1 0 0 2 -1 0 3 -2 -5 U Decomposition is as follows... 1 1 0 0 1 -3 0 0 1
上記のプログラムでは、関数LU分解は、指定された行列のL分解とU分解を検出します。これは、LおよびU分解を計算し、それらを行列a[][]からl[][]およびu[][]行列に格納するネストされたforループを使用して行われます。
これを示すコードスニペットは次のとおりです-
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
if (j < i)
l[j][i] = 0;
else {
l[j][i] = a[j][i];
for (k = 0; k < i; k++) {
l[j][i] = l[j][i] - l[j][k] * u[k][i];
}
}
}
for (j = 0; j < n; j++) {
if (j < i)
u[i][j] = 0;
else if (j == i)
u[i][j] = 1;
else {
u[i][j] = a[i][j] / l[i][i];
for (k = 0; k < i; k++) {
u[i][j] = u[i][j] - ((l[i][k] * u[k][j]) / l[i][i]);
}
}
}
} main()関数では、行列とその要素のサイズはユーザーから取得されます。これは次のように与えられます-
cout << "Enter size of square matrix : "<<endl; cin >> n; cout<<"Enter matrix values: "<endl; for (i = 0; i < n; i++) for (j = 0; j < n; j++) cin >> a[i][j];
次に、LU分解関数が呼び出され、L分解とU分解が表示されます。これを以下に示します-
LUdecomposition(a, l, u, n);
cout << "L Decomposition is as follows..."<<endl;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
cout<<l[i][j]<<" ";
}
cout << endl;
}
cout << "U Decomposition is as follows..."<<endl;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
cout<u[i][j]<<" ";
}
cout << endl;
} -
C++でべき等行列をチェックするプログラム
行列M[r][c]が与えられた場合、「r」は行数を示し、「c」はr=cが正方行列を形成するような列数を示します。与えられた正方行列がべき等行列であるかどうかを確認する必要があります かどうか。 べき等行列 行列「M」はべき等行列と呼ばれます 行列「M」にそれ自体を掛けたものだけが同じ行列「M」を返す場合、つまり M * M=M。 以下の例のように- 上記の行列はそれ自体で乗算され、同じ行列を返すと言えます。したがって、マトリックスはIデポテンツマトリックスです。 。 例 Input: m[3][3] = { {2, -2, -4}, {-1, 3,
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隣接行列を実装するためのC++プログラム
グラフの隣接行列は、サイズV x Vの正方行列です。VはグラフGの頂点の数です。この行列では、各辺にV個の頂点がマークされています。グラフにiからjの頂点までのエッジがある場合、i thの隣接行列に 行とjth 列は1(または加重グラフの場合はゼロ以外の値)になります。それ以外の場合、その場所は0を保持します。 隣接行列表現の複雑さ: 隣接行列表現は、計算中にO(V2)のスペースを取ります。グラフに最大数のエッジと最小数のエッジがある場合、どちらの場合も必要なスペースは同じになります。 入力: 出力: 0 1 2 3 4