# coding:utf8
import numpy as np def lu(mat):
r,c=np.shape(mat)
s=min(r,c)
for k in range(s):
x=1.0/mat[k][k] # 将后续除法变成乘法
for i in range(k+1,r):
mat[i][k]=mat[i][k]*x # L[1:][0]*U[0][0]=A[1:][0];A[0][:]=mat[0][:]
for i in range(k+1,r):
for j in range(k+1,c):
# U[1][2]*L[1][1]=A[1][2]-U[0][2]*L[1][0];L[1][1]=1
# L[2][1]*U[1][1]=A[2][1]-U[0][1]*L[2][0];下一个k时mat[i][j]/mat[k][k](i>j)
mat[i][j]=mat[i][j]-mat[k][j]*mat[i][k]
return mat,c def solve(A,b):
mat,n=lu(A) # LU合并
print mat # [[16, 4, 8], [0.25, 4.0, -6.0], [0.5, -1.5, 9.0]]
Z= np.zeros(n) # L*Z=b U*X=Z
X= np.zeros(n)
Z[0]=b[0]
for i in range(1,n):
sumup=0
for tmp in range(0,i):
sumup+=mat[i][tmp]*Z[tmp]
Z[i]=(b[i]-sumup)
X[n-1]=Z[n-1]/mat[n-1][n-1]
for i in range(n-2,-1,-1):
sumup=0
for tmp in range(i+1,n):
sumup+=mat[i][tmp]*X[tmp]
X[i]=(Z[i]-sumup)/mat[i][i]
return X A=[[16,4,8],[4,5,-4],[8,-4,22]]
y=[-4,3,10]
print "The result of the fomula is:"+str(solve(A,y)) # [-2.25 4. 2. ]

LU分解和求解线性方程组的更多相关文章

  1. 【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(06)直接求解线性方程组

                   本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 ...

  2. 线性代数笔记10——矩阵的LU分解

    在线性代数中, LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种,可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积(有时是它们和一个置换矩阵的乘积).LU分解主要应用在数值分析 ...

  3. matlab 求解线性方程组之LU分解

    线性代数中的一个核心思想就是矩阵分解,既将一个复杂的矩阵分解为更简单的矩阵的乘积.常见的有如下分解: LU分解:A=LU,A是m×n矩阵,L是m×m下三角矩阵,U是m×n阶梯形矩阵 QR分解: 秩分解 ...

  4. MATLAB矩阵的LU分解及在解线性方程组中的应用

    作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 三.实验程序 五.解答(按如下顺序提交电子版) 1.(程序) (1)LU分解源程序: function [ ...

  5. 计算方法 -- 解线性方程组直接法(LU分解、列主元高斯消元、追赶法)

    #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstdlib> ...

  6. LU分解(2)

    接着上次LU分解的讲解,这次给出使用不同的计算LU分解的方法,这种方法称为基于GaxPy的计算方法.这里需要了解lapapck中的一些函数.lapack中有一个函数名为gaxpy,所对应的矩阵计算公式 ...

  7. 矩阵分解---QR正交分解,LU分解

    相关概念: 正交矩阵:若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量,则该矩阵为正交矩阵,且该矩阵的转置和其逆相等.两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0 正定矩阵:如果对于所有的非零实系数向量x ,都有 x ...

  8. 矩阵LU分解分块算法实现

    本文主要描述实现LU分解算法过程中遇到的问题及解决方案,并给出了全部源代码. 1. 什么是LU分解? 矩阵的LU分解源于线性方程组的高斯消元过程.对于一个含有N个变量的N个线性方程组,总可以用高斯消去 ...

  9. [Matlab]求解线性方程组

    转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方 ...

随机推荐

  1. c++的调试与运行

    编译F9:运行F10:编译运行F11. 设置断点:在代码所在行的行首单击,该行即被加亮.注意:设置断点后,此时程序运行进入调试状态,要想运行程序,就不能使用F10或者F11,而是要使用F5调试,然后使 ...

  2. android onclick onLongClick ontouch dispatchTouchEvent onInterceptTouchEvent

    android onclick onLongClick ontouch dispatchTouchEvent onInterceptTouchEvent 按ACTION_DOWN -> onLo ...

  3. Oracle数据库的引导过程

    Oracle在启动数据库:会先去读1号数据文件的文件头中记录的root dba, 再通过root dba去找bootstrap$中存储的那些数据字典的基表的定义,最后根据这些定义创建数字字典,即所谓的 ...

  4. php 安装composer

    右击我的电脑 再属性 再高级 再环境变量 再系统变量里有个path 双击打开来 把你的PHP路径 加个分号再前面 添加进去就OK了 1.http://www.th7.cn/Program/php/20 ...

  5. Qt Charts示例

    Qt 5.7 有一些变化,把原来商业版的几个模块用GPLv3协议放到了社区版本里: Qt Charts (GPLv3) Qt Data Visualization (GPLv3) Qt Virtual ...

  6. 《JS高程》JS-Object对象整理

    继上篇<JS高程>对象&原型笔记,对JavaScript中的Object对象进行了整理,梳理一遍~ 参考文章:详解Javascript中的Object对象 ------------ ...

  7. Day02_JAVA语言基础第二天

    1.常量(理解) 1.概念         在程序运行过程中,其值不会发生改变的量 2.分类(掌握) A .字面值常量 整数常量:1,2,-3 小数常量:2.3,-232.3 字符常量:'A' 字符串 ...

  8. 十一 SOA 与 ESB

    一 SOA 1. 定义: a) 一种充分利用开放标准,将软件资产展现为服务的结构. b) 提供软件资产标准的展现和交互途径 c) 在开发其他应用的时候,可以将独立的软件资产封装为一个一个的“积木”. ...

  9. Fire逃生

    Description: You are trapped in a building consisting of open spaces and walls. Some places are on f ...

  10. ZOJ 1089 Lotto

    原题链接 题目大意:有一种抽奖游戏乐透(Lotto),规则是从1到49这49个自然数中随机抽取6个数.现在有一种简化版的游戏,先在49个数里面选出k(6<k<13)个数,然后再从这k个数里 ...