2020.07.30-16:36千萬不要將行的意義和列的意義搞混!!!
以下稱為矩陣的初等行變換
也就是說,高斯消元就是通過初等行變換去求解變化為增廣矩陣的線性方程組
例如下面這個方程組:
\(\begin2x_0+x_1+5x_2+x_3=23\\-x_0+2x_1+8x_2-4x_3=11\\3x_0+x_1-x_2+2x_3=10\\x_0+6x_1+x_2x_3=20\end\)
我們把它寫成增廣矩陣的形式就是:
\(\begin2&1&5&1&23\\-1&2&8&-4&11\\3&1&-1&2&10\\1&6&1&1&20\end\)
那麼如何求解這個方程組呢?
普通的就是進行加減消元,之後將每個解寫成 \(kx_n=y\) 的形式
那麼高斯消元就是通過將增廣矩陣進行初等行變換求解
變換過程:
\(\begin0&-11&3&-1&-17\\0&8&9&-3&31\\0&-17&-4&-1&-50\\1&6&1&1&20\end\)
\(\begin1&6&1&1&20\\0&-11&3&-1&-17\\0&8&9&-3&31\\0&-17&-4&-1&-50\end\)
\(\begin1&6&1&1&20\\0&1&-\dfrac&\dfrac&\dfrac\\0&8&9&-3&31\\0&-17&-4&-1&-50\end\)
\(\begin1&0&\dfrac&\dfrac&\dfrac\\0&1&-\dfrac&\dfrac&\dfrac\\0&0&\dfrac&-\dfrac&\dfrac\\0&0&-\dfrac&\dfrac&-\dfrac\end\)
\(\begin1&0&\dfrac&\dfrac&\dfrac\\0&1&-\dfrac&\dfrac&\dfrac\\0&0&\dfrac&-\dfrac&\dfrac\\0&0&-\dfrac&\dfrac&-\dfrac\end\)
\(\begin1&0&0&\dfrac&\dfrac\\0&1&0&0&2\\0&0&1&-\dfrac&\dfrac\\0&0&0&-\dfrac&\dfrac\end\)
\(\begin1&0&0&\dfrac&\dfrac\\0&1&0&0&2\\0&0&1&-\dfrac&\dfrac\\0&0&0&1&4\end\)
\(\begin1&0&0&0&1\\0&1&0&0&2\\0&0&1&0&3\\0&0&0&1&4\end\)
解得(對不起我選的例子不太好計算,但是上面的過程我是一步步計算來的qaq):
\(\beginx_0=1\\x_1=2\\x_2=3\\x_3=4\end\)
所以就解得了
那麼用來**來寫就是(用題目說明):
為啥不用模板呢?因為模板資料太弱了
這道題也是板子,相比於模板加了無解的判斷
因為會存在某些毒瘤卡行的資料,所以我們一切小心
不信你可以試試下面這個資料
in:
20 2 3
0 0 0
out:0
最外面的迴圈i控制消元的列數
\(np\)則是選擇這一列係數不為\(0\)的乙個
因為前\(i\)個都已經進行過消元了嘛,所以一開始我寫的是\(np=i\)
但是這就沒有想到前\(i\)個會出現無解或無窮解的情況
所以當出現無解或無窮解的情況時,我們操作行不變,看下一列,用變數\(line\)統計
然後迴圈\(line+1\to n\)發現係數不為零的就選它,為了方便實現,我們一般取最大值
至於取絕對值的原因是有可能方程組的係數集合裡面沒有正數
判斷係數是否為零,不是就讓這一行回到該到的位置
後面就全是初等行變換進行加減消元了
迴圈出來之後,看看這個\(line\)是否小於等於\(n\)
如果是,就說明了存在係數為0的情況
必然是無解或者無窮解
迴圈看看\(n+1\),也就是等式的結果是否為零,如果不是,無解
沒有無解就肯定是無窮解啦
最後輸出來個判斷,防止出現\(-0.00\)的情況
#include#includeusing namespace std;
int n,np,line=1,y;
double c,eps=1e-16;
struct matrixm[10010];
inline double abs(double a)
int main()
}} line+=1;
} if(line<=n)
} printf("0\n");
return 0;
} for(int i=1;i<=n;i++)\)
每個點的座標為(以 \(a_1\) 為例) \(a_,a_,\dots,a_\)
球心的座標為 \(b_1,b_2,\dots ,b_n\)
分析題目,每個點到球心的距離相等,也就是說:
\(\sum\limits_^n (a_-b_i)^2=\sum\limits_^n (a_-b_i)^2=\dots =\sum\limits_^n (a_-b_i)^2\)
我們將每個等號兩邊的式子作差,就會得到\(k=n\)個等式:
\(\sum\limits_^n (a_-b_i)^2-(a_-b_i)^2=0\)
\(\sum\limits_^n [a_^2-a_^2-2b_i(a_-a_)]=0\)
因為只有 \(b_i\) 是未知數,所以我們化為 \(kb_i=y\) 的形式:
\(\sum\limits_^n 2b_i(a_-a_)=\sum\limits_^n (a_^2-a_^2)\)
清晰明了,所以增廣矩陣為:
\(\begin2(a_-a_)&2(a_-a_)&\cdots&2(a_-a_)&\sum\limits_^n (a_^2-a_^2)\\2(a_-a_)&2(a_-a_)&\cdots&2(a_-a_)&\sum\limits_^n (a_^2-a_^2)\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots&\vdots\\2(a_-a_)&2(a_-a_)&\cdots&2(a_-a_)&\sum\limits_^n (a_^2-a_^2)\end\)
然後用及不嚴謹的高斯消元解就彳亍
#include#includeusing namespace std;
int n,np;
double c;
struct matrixm[110];
int main()
} for(int i=1;i<=n;i++)
} if(i!=np) swap(m[i],m[np]);
for(int o=1;o<=n;o++)
}} }
for(int i=1;i<=n;i++)
}
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