模板題目
//順序高斯消元
//拿列主元隨便改的
int n;
double a[
111]
[111
],ans[
111]
;signed
main()
// rpp(i,n)
// // cout// cout<}
for(
int i=n;i>=1;
--i)
rpp(i,n)
printf
("%.2f\n"
,ans[i]);
cout
return0;
}
//列主元消除法（加減消元+代入消元）
//和順序消除法相比，只多了乙個選擇每項最大主元
//和全主元消除法相比，差別在於全主元是在右下角的矩陣內選擇最大值作為主元
//列主元只在該列尋找
//判斷解的情況
//對於無解的判斷：某一行前 nnn 個數均為 0，最後的結果卻不為 000。
//對於無數解的判斷：某一行 n+1n+1n+1 個數均為 000.
int n;
double a[
111]
[111
],ans[
111]
;signed
main()
//(2)將該行主元係數置為1
double tmp=a[i]
[i];
rpp(j,n+
1) a[i]
[j]/
=tmp;
//(3)將該行以下的該項係數全部變成0
for(
int j=i+
1;j<=n;
++j)
}//(4)回代
for(
int i=n;i>=1;
--i)
rpp(i,n)
printf
("%.2f\n"
,ans[i]);
cout
return0;
}
//全主元消除法
// 和列主元相比只改了（1），然後加乙個找pos的就行
int n;
int pos[
111]
;//i列為第pos[i]項
double a[
111]
[111
],ans[
111]
;signed
main()
if(!a[i]
[i])
//(2)將該行主元係數置為1
double tmp=a[i]
[i];
rpp(j,n+
1) a[i]
[j]/
=tmp;
//(3)將該行以下的該項係數全部變成0
for(
int j=i+
1;j<=n;
++j)
}//(4)回代
for(
int i=n;i>=1;
--i)
map<
int,
int>mp;
rpp(i,n) mp[pos[i]
]=i;
//第i項在那一列
rpp(i,n)
printf
("%.2f\n"
,ans[mp[i]])
; cout
}
//列主元高斯--約當消元（精度最高的（相對地）
//缺點：只能判斷是否有唯一解，無法判斷究竟是無解還是無數解。
// 1.選擇乙個尚未被選過的未知數作為主元，選擇包含這個主元的方程。
// 2.將這個方程主元的係數化為1。
// 3.通過加減消元，消掉其它方程中的這個未知數。
// 4.重複以上步驟，直到把所有式子變成形如: a1+b0+c*0……=d
double a[
111]
[111];
signed
main()
//(2)將其他行中的該項消除
rpp(j,n)
// rpp(_,n)
// // cout<}
//(3)輸出最終結果
rpp(i,n)
printf
("%.2f\n"
,a[i]
[n+1
]/a[i]
[i])
; stop;
return0;
}
高斯 約當（Gauss Jordan）消元法
選主元的高斯 約當 gauss jordan 消元法在很多地方都會用到，例如求乙個矩陣的逆矩陣 解線性方程組 插一句 lm演算法求解的乙個步驟 等等。它的速度不是最快的，但是它非常穩定 來自網上的定義 乙個計算方法，如果在使用此方法的計算過程中，捨入誤差得到控制，對計算結果影響較小，稱此方法為數值穩...
列主元的高斯消元法（FORTRAN）
program guass1 real,dimension allocatable arr real,dimension allocatable x real a integer i,j,k,n 輸入 輸出數列 write 請輸入需要計算的係數矩陣的大小n read n allocate arr n...
高斯 約當消元法（隨機程式，UVA 10828）
就是有一類題目 就是給你乙個圖，和乙個起始點 可以很抽象，比如uva 11762需要你自己建模。也可以很具體，比如就是乙個網格 然後每個節點都有一定概率轉移到另一些節點。具體解法就是 如果是有向無環圖就用動態規劃或者記憶化搜尋。否則就是高斯消元。本題就是高斯消元。然後如果使用高斯 約當消元法就可以省...