Кто-нибудь знает метод Сурио для нахождения характеристического полинома любой матрицы n × n? Я узнал первый коэффициент, это очевидно, но как я могу узнать другие коэффициенты? После того, как мне нужно инвертировать матрицу, но я знаю, как.
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
double trace(double a[5][5],int n){
int i;
double trace=0;
for(i=0;i<n;i++)
trace+=a[i][i];
return trace;
}
double prod(double a[5][5],double b[5][5],int n) {
double c[5][5];
int i,j,k;
cout << "\nProd:\n";
for(i=0;i<n;++i){
for(j=0;j<n;++j){
c[i][j]=0;
for(k=0;k<n;++k)
c[i][j]=c[i][j]+(a[i][k]*b[k][j]);
cout << c[i][j] << " ";
}
cout << "\n";
}
return c[i][j];
}
double theta(double a[5][5], int n){
int i;
double theta[5];
theta[1]=-trace(a,n);
for(i=0;i<n;i++)
cout << "Theta[" << i+1 << "]=" << theta[i+1] << "\n";
return theta[i+1];
}
int main(){
ifstream f("a.txt");
ifstream g("b.txt");
double a[5][5],b[5][5];
int i,j,n;
f >> n;
g >> n;
for(i=0;i<n;++i)
for(j=0;j<n;++j)
f >> a[i][j];
cout << "Matrix A:"<<endl;
for(i=0;i<n;++i){
for(j=0;j<n;++j)
cout << a[i][j] << " ";
cout << endl;
}
cout << endl;
for(i=0;i<n;++i)
for(j=0;j<n;++j)
g >> b[i][j];
cout << "Matrix B:" << endl;
for(i=0;i<n;++i){
for(j=0;j<n;++j)
cout << b[i][j] << " ";
cout << endl;
}
cout << endl;
cout << "Trace = ";
cout << trace(a,n);
cout << endl;
prod(a,b,n);
cout << endl;
theta(a,n);
}
Взято из https://math.stackexchange.com/a/405975/115115 от
J. М.
C=A;
for k=1,…,n
if k>1
C=A*(C+c[n−k+1]*I);
c[n−k]=−tr(C)/k;
end for
Если вы можете читать по-немецки, есть вики-страница с расширенным алгоритмом псевдокода по адресу https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus_von_Faddejew-Leverrier (добавьте 2017: или не менее хорошую английскую версию https://en.wikipedia.org/wiki/Faddeev%E2%80%93LeVerrier_algorithm)
Если вы хотите напрямую вычислить обратную матрицу, то вы, как и на вики-странице, должны использовать матрицу B, которая связана с вышеуказанной матрицей C через C = AБ. Это дает, как можно видеть на вики-странице, немного более сложный алгоритм. Однако тогда последняя матрица B удовлетворяет AB = -c [0] * I, так что обратная матрица, если она есть, может быть вычислена напрямую.