GaussJordan消除算法Java

我的高斯-乔丹消去法有些问题。它看起来有点过于简单，但在纸面上应该是可行的。它将轴设置为1，考虑到在0的情况下必须执行交换。然后，它将该行减去具有相同轴列索引号的剩余行的值conindex

我在最后的算法中使用了这些方法

行乘法：

public static double[] rowMul(double[] row, double scalar) {
    BigDecimal[] temp = new BigDecimal[row.length];
    BigDecimal s = new BigDecimal(scalar);
    double[] newrow = new double[row.length];

    for (int i = 0; i < row.length; i++) {
        temp[i] = new BigDecimal(row[i]).multiply(s);
        newrow[i] = temp[i].doubleValue();
    }
    return newrow;
}

它不知何故跳过了左边3 x 3方阵的中间列并返回

1.0 0.375 0.0 0.625 
0.0 1.75  0.0 2.25 
0.0 1.5   1.0 2.5 

预期结果是：

1.0 0.0 0.0 0.14286
0.0 1.0 0.0 1.28571
0.0 0.0 1.0 0.57143

有人能帮我找到我一定忽略了的东西吗。我只是希望这没什么明显的！谢谢你的麻烦。

mat[j]=subtractRowmat[j]，rowMulmat[I]，mat[j][I]

这似乎是错误的。有了它，mat[j][i]的新值是mat[j][i]-mat[i][i]*mat[j][i]，这是！=0.

我想应该是这样

mat[j]=减去rowmat[j]，rowMulmat[i]，mat[j][i]/mat[i][i]

有了它，mat[j][i]的新值是mat[j][i]-mat[i][i]*mat[j][i]/mat[i][i]，实际上是0

此外：

如果mat[行][行]==0{

这对双打来说是有风险的。我会建议像数学这样的东西。absmat[row][row]<1e-9

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我希望这会有帮助。

请包括预期结果我还没有得到你问题的答案，但你似乎以一种非常奇怪的方式混合了双精度和大十进制。尝试用这两种类型中的任何一种来做代数的问题是，它们都不能精确地表示1/3这样的简单分数，因此应该给你提供行操作实际上，0没有。我建议尝试寻找有理数的实现。好的，谢谢你的反应。我会调查的。我必须承认这是一些让我有点不安的事情。我想我知道一种实现有理数的方法，特别是在除法中。但不知怎的，我感觉不出是什么导致了这种情况fic问题。尽管如此，我还是会把你的建议放在心上。再次感谢你的回复。我会仔细考虑的！再次感谢你的回复，特别是如果mat[row][row]==0{更改是我没有考虑的。但是mat[I][I]在那个阶段，allready应该是1吗？所以我不明白你加上这个除法是什么意思？你能再澄清一下吗？再次感谢！哦，我错过了mat[I]=rowDivmat[I]，mat[I][I]；。在这一点上，我什么都没有。老实说，我从来没有见过一个版本你迭代fori=0；。forj=0；…我一直使用fori=0；。forj=I+1；…结果是一个三角形矩阵。然后我做了第二次扫描，但使用了不同的循环：fori=n-1；I>=0；I-forj=I-1；j>=0；j-来获得对角矩阵。谢谢你，知道你有什么帮助吗我非常喜欢你们的双扫法，因为你们的双扫法适用于任何地方，效果很好！一个完美的结果。干杯！！

public static boolean checkPivot(double[][] mat, int row) {
    if (mat[row][row] == 0) {
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}
// Keeps track of the number of swaps performed to secure a finite solution.
private static int swapcount = 0;

// Mind giving the index value. So row starting from 0 up instead of 1!
public static double[][] swapRow(double[][] mat, int row) {
    swapcount++;
    if (swapcount >= mat.length - row) {
        System.out.println("no possible combinations.");
        swapcount = 0;
        return mat;
    }
    double[] temp = mat[row];
    for (int i = row; i < mat.length - 1; i++) {
        mat[i] = mat[i + 1];
    }
    mat[mat.length - 1] = temp;
    if (checkPivot(mat, row) == true) {
        mat = swapRow(mat, row);
    }
    swapcount = 0;
    return mat;
}

public static double[][] gaussJordan(double[][] matrix) {
    double[][] mat = matrix;
    int m = mat.length;
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        if (checkPivot(mat, i) == true) {
            mat = swapRow(mat, i);
        }
        mat[i] = rowDiv(mat[i], mat[i][i]);
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            if (j == i) {
                j++;
            } else {
                mat[j] = subtractRow(mat[j], rowMul(mat[i], mat[j][i]));
            }
        }
    }
    return mat;
}

private static double[][] elim = {
    {-20,-10,10,-10},
    {  0, 10,-5, 10},
    {-10, 10,15, 20}
};

1.0 0.375 0.0 0.625 
0.0 1.75  0.0 2.25 
0.0 1.5   1.0 2.5 

1.0 0.0 0.0 0.14286
0.0 1.0 0.0 1.28571
0.0 0.0 1.0 0.57143