# coding: utf8
import numpy as np
# 設定矩陣
def getinput():
matrix_a = np.mat([[2, 3, 11, 5],
[1, 1, 5, 2],
[2, 1, 3, 2],
[1, 1, 3, 4]],dtype=float)
matrix_b = np.mat([2,1,-3,-3])
#答案:-2 0 1 1
return matrix_a, matrix_b
def sequentialgauss(mat_a):
for i in range(0, (mat_a.shape[0])-1):
if mat_a[i, i] == 0:
print("終斷運算:")
print(mat_a)
break
else:
for j in range(i+1, mat_a.shape[0]):
mat_a[j:j+1 , :] = mat_a[j:j+1,:] - \
(mat_a[j,i]/mat_a[i,i])*mat_a[i, :]
return mat_a
# 回帶過程
def revert(new_mat):
#建立矩陣存放答案 初始化為0
x = np.mat(np.zeros(new_mat.shape[0], dtype=float))
number = x.shape[1]-1
# print(number)
b = number+1
x[0,number] = new_mat[number,b]/new_mat[number, number]
for i in range(number-1,-1,-1):
try:
x[0,i] = (new_mat[i,b]-np.sum(np.multiply(new_mat[i,i+1:b],x[0,i+1:b])))/(new_mat[i,i])
except:print("錯誤")
print(x)
if __name__ == "__main__":
mat_a, mat_b = getinput()
# 合併兩個矩陣
print("原矩陣")
print(np.hstack((mat_a, mat_b.t)))
new_mat = sequentialgauss(np.hstack((mat_a, mat_b.t)))
print("三角矩陣")
print(new_mat)
print("方程的解")
revert(new_mat)
執行結果如下:
高斯消元法的python實現
高斯消元法是解線性方程組的一種常見的方法,下面是高斯消元法的實現過程,下面的演算法僅能解決各主元素不為0的情況。下面是演算法的實現思路 1.演算法總共分為兩大步驟,第乙個步驟是將增廣矩陣消元形成上三角矩陣,第二個步驟是從下向上進行回帶完成解方程的步驟。2.在第乙個步驟裡總共有三重迴圈 1 第一重迴圈...
高斯消元法(二) 高斯消元法原理
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高斯消元法
寒假前,小導師給我們布置了三道程式設計題,其中有一道是利用高斯消元法解線性方程組的。在網上搜了些資料,自己照葫蘆畫瓢編出乙個簡單的高斯消元法 利用矩陣的初等行變換 高斯消元法解線性方程組 include include include define dim 10 double a dim 1 dim...