#include#include#include#include#include#include#include#include#define n 100
using namespace std;
templateout_type convert(const in_value & t)
struct number
number(){}
number(int xx, int yy=1):x(xx), y(yy){}
number operator /(number tmp)
number operator *(number tmp)
number operator -(number tmp)
bool operator ==(number tmp)
};ostream& operator<<(ostream& output, const number &p)
struct determinant
void out_matrix()
for(int j=i+1; j<=n; ++j)
}for(int i=1; i<=n; ++i)
for(int j=1; j<=m; ++j)
inverse.d[i][j] = inverse.d[i][j+n];
return inverse;
}determinant company_matrix()
++r;}}
company.d[j][i] = tmp.determinantvalue();//賦給伴隨矩陣相應的位置
if((i+j)&1) company.d[j][i].x = -company.d[j][i].x;
}return company;
}};int main()
}//伴隨矩陣
cout<<"伴隨矩陣 "
company.out_matrix();
//行列式的值
// cout
cout<<"逆置矩陣(通過伴隨矩陣)"
company.out_matrix();
//逆置矩陣(初等行變換)
cout<<"逆置矩陣(初等行變換) "
inverse.out_matrix();
cout
32/1 1/1 1/1
1/1 2/1 1/1
1/1 1/1 2/1
30/1 2/1 -1/1
1/1 1/1 2/1
-1/1 -1/1 -1/1
50/1 0/1 0/1 1/1 3/1
0/1 0/1 0/1 -1/1 2/1
1/1 1/1 1/1 0/1 0/1
0/1 1/1 1/1 0/1 0/1
0/1 0/1 1/1 0/1 0/1
*/
伴隨矩陣求逆矩陣
在之前的文章 線性代數之矩陣 中已經介紹了一些關於矩陣的基本概念,本篇文章主要就求解逆矩陣進行進一步總結。我們先看例子來直觀的理解什麼是余子式 minor,後邊將都用英文minor,中文的翻譯較亂 這個例子 我們假設矩陣為a 中我們看到a 1,1 的minor就是將a 1,1 所在的行和列刪除後剩下...
逆矩陣(伴隨矩陣法)C
演算法過程 計算 判斷 a 是否為0 利用原矩陣生成a 伴隨 矩陣,具體 a 二維陣列中第 i j 個元素,除去該行該列,其他元素進入臨時陣列,計算臨時陣列行列式值,即為a i j 最後矩陣a a 即為該矩陣的逆矩陣 原始碼 include include include using namespa...
求乙個矩陣的逆矩陣 用伴隨矩陣求
題目 noyj774 用代數余子式求逆矩陣方法 若現有矩陣a,要求其逆矩陣 若 a 0,則其不存在逆矩陣 若 a 0,其逆矩陣a 1 a a 其中 a為其伴隨矩陣 伴隨矩陣的求法 a j i m i j 其中m i j 為a i j 的代數余子式 即 a1 i j m i j 再將 a1轉置得到 a...