Can'；t使Jacobi算法在Objective-C中工作

由于某种原因，我无法让这个程序运行。我让其他CS专业的学生看了看，他们也看不出来

该程序执行Jacobi算法（您可以看到分步指令和MATLAB实现）。顺便说一句，这与维基百科的同名文章不同

由于

NSArray

是一维的，因此我添加了一个方法，使其像二维C数组一样工作。在多次运行雅可比算法后，

NSArray

（

i[0][0]

，

i[1][1]

，等等）中的对角线项应该变大，而其他项接近0。但出于某种原因，它们都呈指数增长。例如，

i[2][4]

应该等于

0.0000009

，而不是

999999

，而

i[2][2]

应该很大

谢谢

克里斯

NSArray+Matrix.m

@实现NSArray（矩阵）
@动态偏移值，转置；
-（双倍）价值{
双和=0.0；
用于（MatrixItem*自身中的项目）
如果（项目.非对角线）
总和+=功率（项目值，2.0）；
回报金额；
}
-（NSMutableArray*）转置{
NSMutableArray*转置=[[[NSMutableArray alloc]init]autorelease]；
int i，j；
对于（i=0；i<5；i++）{
对于（j=0；j<5；j++）{
[transpose addObject:[self-objectAtRow:j和Column:i]]；
}
}
返回转置；
}
-（id）objectAtRow:（nsInteger）行和列：（nsInteger）列{
整数索引=5*行+列；
return[self-objectAtIndex:index]；
}
-（NSMutableArray*）multiplyWithMatrix:（NSArray*）数组{
NSMUTABLEARRY*结果=[[NSMUTABLEARRY alloc]init]；
int i=0，j=0，k=0；
双重价值；
对于（i=0；i<5；i++）{
对于（j=0；j<5；j++）{
值=0.0；//（JeremyP的答案）
对于（k=0；k<5；k++）{
MatrixItem*firstItem=[self-objectAtRow:i和Column:k]；
MatrixItem*secondItem=[array objectAtRow:k和Column:j]；
value+=firstItem.value*secondItem.value；
}
MatrixItem*项=[[MatrixItem alloc]initWithValue:value]；
item.row=i；
第1项.列=j；
[结果添加对象：项]；
}
}
返回结果；
}
@结束

Jacobi_算法AppDelegate.m

/。。。
-（无效）jacobiAlgorithmWithEntry:（MatrixItem*）条目{
MatrixItem*b11=[matrix objectAtRow:entry.row和Column:entry.row]；
MatrixItem*b22=[matrix objectAtRow:entry.column和column:entry.column]；
双muPlus=（b22.value+b11.value）/2.0；
muPlus+=sqrt（功率（（b22.value-b11.value），2.0）+4.0*pow（entry.value，2.0））；
Vector*u1=[[Vector alloc]initWithX:（-1.0*entry.value）andY:（b11.value-muPlus）]自动释放]；
[u1正常化]；
Vector*u2=[[Vector alloc]initWithX:-u1.y andY:u1.x]自动释放]；
NSMutableArray*g=[[NSMutableArray alloc]init]autorelease]；
对于（int i=0；i你对你的矩阵类别有任何单元测试吗？我的意思是，你确定乘法算法有效吗？我会说初始化值为0发生在错误的循环中。我认为你需要在j循环中进行

还有几个其他的观察结果：


您不需要
@dynamic
属性声明，因为您自己定义属性的实现
考虑创建您自己的矩阵类，它封装了一个普通的双精度C数组
您是否对矩阵类别进行了任何单元测试？我的意思是，您确定乘法算法有效吗？我会说，将值初始化为0发生在错误的循环中。我认为您需要在j循环中进行

还有几个其他的观察结果：


您不需要
@dynamic
属性声明，因为您自己定义属性的实现
考虑创建您自己的矩阵类，它封装了一个普通的双精度C数组
将平方根项添加到
muPlus
时，不能除以二。计算应为：

double muPlus = ( b22.value + b11.value ) / 2.0;
muPlus += sqrt( pow((b22.value - b11.value), 2.0) 
                + 4.0 * pow(entry.value, 2.0) 
              ) / 2.0;

或：

另外，您将
u1.y
分配给Gr、c和Gc，r。根据算法描述，您需要Gr、c=u1,2（或
u1.y
）和Gc、r=U2,1（或
U2.x
）。请注意，您实际上不需要
U2
；您可以用
-u1.y
代替
U2.x

离题
根据

-[NSArray multilywhithmatrix:应该返回一个自动释放的数组，因为被乘数应该放弃所有权。此外，您应该使用访问器将

GT*A*G

分配给

矩阵

，而不是直接进行分配，以便对其进行正确管理

---

由于循环中用于填写

g

的大多数测试在每次迭代期间都将是错误的，因此使用一些默认值填写

g

然后更新

g

可能更有效。您可以创建一个零矩阵，然后将对角线设置为1，然后从U中填写值，或者创建一个单位矩阵（将

i%6==0

测试留在循环中）然后填写U中的值。分析三种方法中的每种方法。

当您将平方根项添加到

muPlus

时，您不能除以二。计算应为：

double muPlus = ( b22.value + b11.value ) / 2.0;
muPlus += sqrt( pow((b22.value - b11.value), 2.0) 
                + 4.0 * pow(entry.value, 2.0) 
              ) / 2.0;

或：

另外，您将

u1.y

分配给Gr、c和Gc，r。根据算法描述，您需要Gr、c=u1,2（或

u1.y

）和Gc、r=U2,1（或

U2.x

）。请注意，您实际上不需要

U2

；您可以用

-u1.y

代替

U2.x

离题 根据，

-[NSArray
double muPlus = ( b22.value + b11.value ) / 2.0;
muPlus += sqrt( pow((b22.value - b11.value), 2.0) 
                + 4.0 * pow(entry.value, 2.0) 
              ) / 2.0;

double muPlus = ( b22.value + b11.value );
muPlus += sqrt( pow((b22.value - b11.value), 2.0) 
                + 4.0 * pow(entry.value, 2.0) );
muPlus /= 2.0;