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[经典算法] 求广义特征值的广义雅可比方法

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发表于 2006-6-22 23:30 | 显示全部楼层 |阅读模式

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<P><BR>void JacobiEigen(matrix *matA, matrix *matB, double *m_adEigen)<BR>{<BR> // CMatrix matBBak,matR,matRT,matV;<BR> matrix matBBak,matR,matRT,matV;<BR> double dAlfa,dBeta,dBuf,dBuf1;<BR> double dA,dB,dC;<BR> double dError;<BR> int nRow;<BR> int iRow,iCol;<BR> int loop,loop1;<BR> // CArray&lt;double,double&amp;&gt; adBuf;  // double向量<BR> // CUIntArray aiBuf;              // unsigned int vector<BR> double *adBuf;<BR> unsigned int *aiBuf;</P>
<P> nRow=matA-&gt;m;<BR> MatrixInit(&amp;matBBak,nRow,nRow);<BR> MatrixInit(&amp;matR,nRow,nRow);<BR> MatrixInit(&amp;matRT,nRow,nRow);<BR> MatrixInit(&amp;matV,nRow,nRow);<BR> MatrixCopy(&amp;matBBak,matB);</P>
<P> /* nRow=matA.GetRow();<BR> matBBak.Realloc(nRow,nRow);<BR> matR.Realloc(nRow,nRow);<BR> matRT.Realloc(nRow,nRow);<BR> matV.Realloc(nRow,nRow);<BR> matBBak=matB; */</P>
<P> // matV=0.0;<BR> MatrixZero(&amp;matV);<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++)<BR>  matV.a[loop][loop]=1.0;<BR>  //matV(loop,loop)=1.0;</P>
<P> dError=1.0e-12;</P>
<P> dBuf=0.0;<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  for(loop1=loop+1;loop1&lt;nRow;loop1++){<BR>   // dBuf1=matA(loop,loop1)*matA(loop,loop1)/(matA(loop,loop)*matA(loop1,loop1));<BR>   dBuf1=p2(matA-&gt;a[loop][loop1]) / (matA-&gt;a[loop][loop]*matA-&gt;a[loop1][loop1]);<BR>   if(dBuf&lt;fabs(dBuf1)){<BR>    dBuf=fabs(dBuf1);<BR>    iRow=loop;iCol=loop1;<BR>   }<BR>   // dBuf1=matB(loop,loop1)*matB(loop,loop1)/(matB(loop,loop)*matB(loop1,loop1));<BR>   dBuf1=p2(matB-&gt;a[loop][loop1]) / (matB-&gt;a[loop][loop]*matB-&gt;a[loop1][loop1]);<BR>   if(dBuf&lt;fabs(dBuf1)){<BR>    dBuf=fabs(dBuf1);<BR>    iRow=loop;iCol=loop1;<BR>   }<BR>  }<BR> }</P>
<P> printf("nRow=%d  dBuf=%f\n",nRow,dBuf);</P>
<P> while(dBuf&gt;dError){<BR>  // matR=0.0;<BR>  MatrixZero(&amp;matR);<BR>  for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++) matR.a[loop][loop]=1.0; //matR(loop,loop)=1.0;<BR>  // dA=matA(iRow,iRow)*matB(iRow,iCol)-matB(iRow,iRow)*matA(iRow,iCol);<BR>  dA=matA-&gt;a[iRow][iRow] * matB-&gt;a[iRow][iCol] - matB-&gt;a[iRow][iRow] * matA-&gt;a[iRow][iCol];<BR>  // dC=-matA(iCol,iCol)*matB(iRow,iCol)+matB(iCol,iCol)*matA(iRow,iCol);<BR>  dC=-matA-&gt;a[iCol][iCol] * matB-&gt;a[iRow][iCol] + matB-&gt;a[iCol][iCol] * matA-&gt;a[iRow][iCol];<BR>  if(dA==0.0&amp;&amp;dC==0.0){<BR>   dAlfa=0.0;<BR>   // dBeta=-matA(iRow,iCol)/matA(iCol,iCol);<BR>   dBeta=-matA-&gt;a[iRow][iCol]/matA-&gt;a[iCol][iCol];<BR>  }<BR>  else{<BR>   // dB=matA(iRow,iRow)*matB(iCol,iCol)-matA(iCol,iCol)*matB(iRow,iRow);<BR>   dB=matA-&gt;a[iRow][iRow]*matB-&gt;a[iCol][iCol] - matA-&gt;a[iCol][iCol]*matB-&gt;a[iRow][iRow];<BR>   if(dB&gt;=0.0){<BR>    dBuf=dB/2.0;<BR>    dAlfa=-dC/(dBuf+sqrt(dBuf*dBuf-dA*dC));<BR>   }<BR>   else{<BR>    dBuf=dB/2.0;<BR>    dAlfa=-dC/(dBuf-sqrt(dBuf*dBuf-dA*dC));<BR>   }<BR>   dBeta=dA/dC*dAlfa;<BR>  }<BR> /* matR(iRow,iCol)=dAlfa;<BR>  matR(iCol,iRow)=dBeta;<BR>  matRT.Trans(matR);</P>
<P>  matA=matRT*matA*matR;<BR>  matB=matRT*matB*matR;<BR>  matV*=matR;<BR> */<BR>  matR.a[iRow][iCol]=dAlfa;<BR>  matR.a[iCol][iRow]=dBeta;<BR>  Transpose(&amp;matR,&amp;matRT);<BR>  // 经过修改后的矩阵相乘功能简单而强大,省去了运算符重载。<BR>  MatrixMultiply(&amp;matRT,matA,matA); MatrixMultiply(matA,&amp;matR,matA);<BR>  MatrixMultiply(&amp;matRT,matB,matB); MatrixMultiply(matB,&amp;matR,matB);<BR>  MatrixMultiply(&amp;matV,&amp;matR,&amp;matV);</P>
<P>  printf("A:\n");MatrixPrint(matA); printf("B:\n");MatrixPrint(matB);</P>
<P>  dBuf=0.0;<BR>  for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>   for(loop1=loop+1;loop1&lt;nRow;loop1++){<BR>    // dBuf1=matA(loop,loop1)*matA(loop,loop1)/(matA(loop,loop)*matA(loop1,loop1));<BR>    dBuf1=p2(matA-&gt;a[loop][loop1])/ (matA-&gt;a[loop][loop]*matA-&gt;a[loop1][loop1]);<BR>    if(dBuf&lt;fabs(dBuf1)){<BR>     dBuf=fabs(dBuf1);<BR>     iRow=loop;iCol=loop1;<BR>    }<BR>    // dBuf1=matB(loop,loop1)*matB(loop,loop1)/(matB(loop,loop)*matB(loop1,loop1));<BR>    dBuf1=p2(matB-&gt;a[loop][loop1]) / (matB-&gt;a[loop][loop]*matB-&gt;a[loop1][loop1]);<BR>    if(dBuf&lt;fabs(dBuf1)){<BR>     dBuf=fabs(dBuf1);<BR>     iRow=loop;iCol=loop1;<BR>    }<BR>   }<BR>  }<BR>  getch();<BR> }</P>
<P> /* matRT.Trans(matV);<BR> matR=matRT*matBBak; */<BR> MatrixTranspose(&amp;matV);<BR> MatrixMultiply(&amp;matRT,&amp;matBBak,&amp;matR);<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  dBuf=0.0;<BR>  for(loop1=0;loop1&lt;nRow;loop1++){<BR>   // dBuf+=matR(loop,loop1)*matV(loop1,loop);<BR>   dBuf += matR.a[loop][loop1]*matV.a[loop1][loop];<BR>  }<BR>  if(dBuf&lt;0.0) dBuf=-dBuf;<BR>  dBuf=sqrt(dBuf);<BR>  for(loop1=0;loop1&lt;nRow;loop1++)<BR>   matV.a[loop1][loop] /=dBuf;<BR>   // matV(loop1,loop)/=dBuf;<BR> }</P>
<P> // adBuf.SetSize(nRow);<BR> adBuf=(double*)malloc(sizeof(double)*nRow);<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  // adBuf[loop]=matA(loop,loop)/matB(loop,loop);<BR>  adBuf[loop]=matA-&gt;a[loop][loop]/matB-&gt;a[loop][loop];<BR> }<BR> // aiBuf.SetSize(nRow);<BR> aiBuf=(unsigned int *)malloc(sizeof(unsigned int)*nRow);<BR> aiBuf[0]=0;<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  for(loop1=0;loop1&lt;loop;loop1++){<BR>   if(fabs(adBuf[aiBuf[loop1]])&gt;fabs(adBuf[loop])){<BR>    // aiBuf.InsertAt(loop1,loop);<BR>    for(iRow=nRow-1; iRow&gt;loop1; iRow--)<BR>     aiBuf[iRow]=aiBuf[iRow-1];<BR>    aiBuf[loop1]=loop;<BR>    break;<BR>   }<BR>  }<BR>  if(loop1==loop){<BR>   aiBuf[loop1]=loop;<BR>  }<BR> }</P>
<P> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  m_adEigen[loop]=adBuf[aiBuf[loop]];<BR> }<BR> for(loop=0;loop&lt;nRow;loop++){<BR>  for(loop1=0;loop1&lt;nRow;loop1++){<BR>   // matB(loop1,loop)=matV(loop1,aiBuf[loop]);<BR>   matB-&gt;a[loop1][loop]=matV.a[loop1][aiBuf[loop]];<BR>  }<BR> }</P>
<P> // matrix and vector free<BR> MatrixFree(&amp;matBBak);<BR> MatrixFree(&amp;matR);<BR> MatrixFree(&amp;matRT);<BR> MatrixFree(&amp;matV);<BR> free(adBuf);<BR> free(aiBuf);<BR>}<BR></P>
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 楼主| 发表于 2006-6-22 23:32 | 显示全部楼层

还有我自编的简单矩阵库

<P>#include &lt;stdio.h&gt;<BR>#include &lt;malloc.h&gt;<BR>#include &lt;stdlib.h&gt;</P>
<P>#ifndef MATRIXLIB<BR>#define MATRIXLIB</P>
<P>typedef double type;<BR>typedef struct<BR>{<BR> type** a;<BR> int m,n;   // m,n for row,col<BR>}matrix;</P>
<P>type** Make2DArray(int row, int col);<BR>void Diliver2DArray(type** a,int row);</P>
<P>type** Make2DArray(int row, int col)<BR>{<BR> type** a;<BR> int i;</P>
<P> if( (a=(type**)malloc(row*sizeof(type*))) == NULL )<BR> {<BR>  printf("memory not sufficent!");<BR>  exit(0);<BR> }<BR> for( i=0; i&lt;row; i++)<BR>  if( (a=(type*)malloc(col*sizeof(type))) == NULL )<BR>  {<BR>   printf("momory not sifficent!");<BR>   exit(0);<BR>  }<BR> return a;<BR>}</P>
<P>void Diliver2DArray(type** a,int row)<BR>{<BR> int i;<BR> for( i=0; i&lt;row; i++)<BR>  free(a);<BR> free(a);<BR>}</P>
<P>void MatrixInit(matrix* a,int m,int n)<BR>{<BR> a-&gt;a = Make2DArray(m,n);<BR> a-&gt;m=m; a-&gt;n=n;<BR> // 是否应该将元素初始化为0???<BR>}<BR>void MatrixFree(matrix* a)<BR>{<BR> Diliver2DArray(a-&gt;a,a-&gt;m);<BR>}</P>
<P>// A=0, 矩阵A赋值为0<BR>void MatrixZero(matrix* A)<BR>{<BR> int i,j;<BR> for(i=0; i&lt;A-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;A-&gt;n; j++)<BR>   A-&gt;a[j]=0;<BR>}</P>
<P>// A=B, <BR>void MatrixCopy(matrix *A, matrix *B)<BR>{<BR> int i,j;<BR> if( (A-&gt;m!=B-&gt;m) || (A-&gt;n!=B-&gt;n) ) {<BR>  printf("cannot add matrix!\n");<BR>  return ;<BR> }<BR> for(i=0; i&lt;B-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;B-&gt;n; j++)<BR>   A-&gt;a[j] = B-&gt;a[j];<BR>}</P>
<P>// B=A-1, 矩阵A的逆阵<BR>void Inverse(matrix* A,matrix* B)<BR>{<BR>}</P>
<P>// C=A+B<BR>void MatrixAdd(matrix* A, matrix* B, matrix* C)<BR>{<BR> int i,j;<BR> if( (A-&gt;m!=B-&gt;m) || (B-&gt;m!=C-&gt;m) || (A-&gt;n!=B-&gt;n) || (B-&gt;n!=C-&gt;n) )<BR> {<BR>  printf("cannot add matrix!\n");<BR>  return ;<BR> }<BR> for(i=0; i&lt;A-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;A-&gt;n; j++)<BR>   C-&gt;a[j]=A-&gt;a[j]+B-&gt;a[j];<BR>}</P>
<P>// c=a*b, 将这个函数功能加强,即 a或b可以跟c相同。<BR>void MatrixMultiply(matrix* a, matrix* b, matrix* c)<BR>{<BR> int m=a-&gt;m, n1=a-&gt;n, m1=b-&gt;m, n=b-&gt;n,  i,j,k;<BR> double tp=0;<BR> matrix temp;<BR> MatrixInit(&amp;temp,c-&gt;m,c-&gt;n);<BR> if(m1!=n1)<BR> {<BR>  printf("cann't multiply!\n"); exit(0);<BR> }<BR> for(i=0; i&lt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;n; j++)<BR>  {<BR>   tp=0;<BR>   for(k=0; k&lt;n1; k++)<BR>    tp += a-&gt;a[k] * b-&gt;a[k][j];<BR>   temp.a[j]=tp;<BR>  }<BR> // c=temp;<BR> MatrixCopy(c,&amp;temp);<BR> MatrixFree(&amp;temp);<BR>}</P>
<P>// 方阵A转置<BR>void MatrixTranspose(matrix *A)<BR>{<BR> int i,j;<BR> type temp;<BR> if(A-&gt;m!=A-&gt;n) {<BR>  printf("cannot transpose !");<BR>  return ;<BR> }<BR> for(i=0; i&lt;A-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;i; j++) {<BR>   temp=A-&gt;a[j];<BR>   A-&gt;a[j]=A-&gt;a[j];<BR>   A-&gt;a[j]=temp;<BR>  }<BR>}</P>

<P>// B=A的转置<BR>void Transpose(matrix* A, matrix* B)<BR>{<BR> int i,j;<BR> if( (A-&gt;m != B-&gt;n) || (A-&gt;n != B-&gt;m) )<BR> {<BR>  printf("cannot transpose!\n");<BR>  return ;<BR> }<BR> for(i=0; i&lt;B-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;B-&gt;n; j++)<BR>   B-&gt;a[j]=A-&gt;a[j];<BR>}<BR>// A=A*f 矩阵数乘<BR>void MatrixNumber(matrix* A, double f)<BR>{<BR> int i,j;<BR> for(i=0; i&lt;A-&gt;m; i++)<BR>  for(j=0; j&lt;A-&gt;n; j++)<BR>   A-&gt;a[j] *= f;<BR>}</P>
<P>// c=a*v 矩阵乘向量<BR>void MatrixMulVector(matrix* a, type* v, type* c)<BR>{<BR> int i,j, m=a-&gt;m, n=a-&gt;n;<BR> double tp=0;<BR> for(i=0; i&lt;m; i++)<BR> {<BR>  tp=0;<BR>  for(j=0; j&lt;n; j++)<BR>   tp += a-&gt;a[j]*v[j];<BR>  c=tp;<BR> }<BR>}</P>
<P>// 输出矩阵A,<BR>void MatrixPrint(matrix* A)<BR>{<BR> int i,j;<BR> for(i=0; i&lt;A-&gt;m; i++){<BR>  for(j=0; j&lt;A-&gt;n; j++)<BR>   printf("%7.4f ",A-&gt;a[j]);<BR>  printf("\n");<BR> }<BR>}</P>

<P>#endif</P>
发表于 2006-6-25 08:57 | 显示全部楼层

回复:(markailee1)求广义特征值的广义雅可比方法

谢谢分享,希望以后多多支持
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