Armadillo C ++ не находит обратной матрицы
Я использую броненосец & C ++, и я пытаюсь найти обратную матрицу, однако обратная только возвращает саму матрицу.
Мне кажется, что нет никаких вычислений. Также нет никаких ошибок.
Я использую следующий заголовок:
#include <armadillo>
using namespace std;
using namespace arma;
и я использовал Armadillo в течение пары дней и провел несколько матричных манипуляций, которые работают должным образом.
Входные данные:
mat A = randu<mat>(5,5);
A.print("A: ");
mat B = inv(A);
B.print("inv(A): ");
Выход:
A:
0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622
inv(A):
0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622
Process finished with exit code 0
Вопрос:
Почему не работает inv (ofAMatrix), какие-либо подсказки или идеи?
Спасибо!
Решение
Это прекрасно работает с Armadillo 7.900.1 с Intel (R) MKL бэкэнд и Clang 5.0.
Вы никогда не должны использовать обратную матрицу, если это не является абсолютно необходимым. Также вы должны убедиться, что обратное действительно существует, иначе алгоритм с удовольствием выведет мусор. Если вы хотите вычислить обратное найти Икс как в
Икс знак равно -1 б
лучше решить линейную систему
Икс знак равно б
вместо. Эти решатели намного быстрее и имеют лучшую сходимость.
#include <armadillo>
int main()
{
arma::mat A = { { 0.0013 , 0.1741 , 0.9885 , 0.1662 , 0.8760 } ,
{ 0.1933 , 0.7105 , 0.1191 , 0.4508 , 0.9559 } ,
{ 0.5850 , 0.3040 , 0.0089 , 0.0571 , 0.5393 } ,
{ 0.3503 , 0.0914 , 0.5317 , 0.7833 , 0.4621 } ,
{ 0.8228 , 0.1473 , 0.6018 , 0.5199 , 0.8622 } };
A.print("A: ");
arma::mat B = arma::inv(A);
B.print("inv(A): ");
arma::mat I = A*B;
I.print("I: ");
}
Выход:
A:
0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622
inv(A):
0.4736 -1.7906 4.4377 2.2515 -2.4784
2.9108 -3.1697 12.1159 7.7356 -11.1675
2.5212 -2.8557 6.8074 4.7142 -6.1801
-1.0317 0.9400 -2.3230 0.2413 1.3297
-2.0869 3.6766 -9.6555 -6.9062 8.9447
I:
1.0000e+00 1.1340e-16 -1.8134e-15 -6.4918e-16 -4.8899e-17
7.6334e-17 1.0000e+00 -9.1810e-16 -9.4668e-16 8.7907e-16
2.5424e-16 -4.3981e-16 1.0000e+00 9.2981e-16 -2.0864e-15
9.3036e-17 -2.6745e-17 7.5137e-16 1.0000e+00 -8.1372e-16
4.3422e-16 -4.2293e-16 1.1321e-15 1.0687e-15 1.0000e+00
Другие решения
«Работает на меня», как они. Вождение это от R и RcppArmadillo:
Сначала мы читаем матрицу и используем обобщенное обратное значение из пакета MASS:
R> M <- as.matrix(read.table(text="0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622"))
M <- as.matrix(read.table(text="0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
+ 0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
+ 0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
+ 0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
+ 0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622"))
R> M
V1 V2 V3 V4 V5
[1,] 0.0013 0.1741 0.9885 0.1662 0.8760
[2,] 0.1933 0.7105 0.1191 0.4508 0.9559
[3,] 0.5850 0.3040 0.0089 0.0571 0.5393
[4,] 0.3503 0.0914 0.5317 0.7833 0.4621
[5,] 0.8228 0.1473 0.6018 0.5199 0.8622
R> MASS::ginv(M)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.473579 -1.790599 4.43767 2.251542 -2.47842
[2,] 2.910752 -3.169657 12.11587 7.735612 -11.16755
[3,] 2.521167 -2.855651 6.80743 4.714239 -6.18015
[4,] -1.031667 0.940028 -2.32302 0.241345 1.32967
[5,] -2.086858 3.676647 -9.65548 -6.906203 8.94472
R>
Мы используем RcppArmadillo:
R> Rcpp::cppFunction("arma::mat armaInv(arma::mat x) { return arma::inv(x); }", depends="RcppArmadillo")
R> armaInv(M)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.473579 -1.790599 4.43767 2.251542 -2.47842
[2,] 2.910752 -3.169657 12.11587 7.735612 -11.16755
[3,] 2.521167 -2.855651 6.80743 4.714239 -6.18015
[4,] -1.031667 0.940028 -2.32302 0.241345 1.32967
[5,] -2.086858 3.676647 -9.65548 -6.906203 8.94472
R>
Один и тот же ответ в обоих направлениях.