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难过签到天数: 84 天连续签到: 1 天[LV.6]常住居民II
r1是一个16*27的矩阵
“x=var(r1);
x1=solve(x);”
R报错：“错误于solve.default(x) : 系统计算上是奇异的: 倒条件数=1.97712e-19”
请问是怎么回事？
2楼有r1的具体值。
说明这个x是不可逆的
试一下qr(x)$rank只有15
载入中......
说明这个x是不可逆的
试一下qr(x)$rank只有15
本帖最后由 qoiqpwqr 于
20:28 编辑
说明这个x是不可逆的
试一下qr(x)$rank只有15
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& && && &[,1]& & [,2]& & [,3]& & [,4]& & [,5]& & [,6]& & [,7]& & [,8]& & [,9]& &[,10]& &[,11]& &[,12]& &[,13]& &[,14]& &[,15]& &[,16]& &[,17]& &[,18]& &[,19]& &[,20]
[1,] -0.0 -0.1 -0.5 -0.0 -0.1 -0.9 -0.2 -0.1 -0.1 -0.5
[2,] -0.7 -0.8 -0.2 -0.8 -0.6&&0.2 -0.2 -0.2 -0.7 -0.7
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[8,]&&0.2&&0.5&&0.6&&0.7&&0.8&&0.8&&0.6&&0.3&&0.8 -0.6
[9,] -0.0&&0.8 -0.6 -0.3 -0.0&&0.2 -0.7 -0.7&&0.8&&0.7
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& && &&&[,21]& &[,22]& &[,23]& &[,24]& &[,25]& &[,26]& &[,27]
[1,] -0.0 -0.5 -0.7 -0.3353
[2,] -0.4 -0.6 -0.8 -0.2970
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[4,] -0.7 -0.5 -0.0 -0.0965
[5,]&&0.0&&0.3&&0.0&&1.0174
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[13,]&&0.6 -0.6 -0.0 -0.0130
[14,] -0.7&&0.4 -0.5&&0.0575
[15,] -0.6 -0.8 -0.6 -0.1107
[16,]&&0.1 -0.8 -0.1 -0.2716
本帖最后由 amdyxsls 于
20:04 编辑
大神在吗？
x=var（r1）&&求得r1的方差。& &对方差求逆？对吗？
qoiqpwqr 发表于
说明这个x是不可逆的
试一下qr(x)$rank只有15我感兴趣的是你是如何将二楼的数据弄入R里的？有什么好的方法能否分享一下？
对任何问题当然可以持不同的观点，但不等于任何不同观点都是有价值的。
nuomin 发表于
我感兴趣的是你是如何将二楼的数据弄入R里的？有什么好的方法能否分享一下？土办法是， data1 &- read.table(text=& # 复制1:16行 &)&&
data2 &- read.table(text=&&&剩下的 1:16行& )
data=cbind(data1,data2)
不知道有没有其他好的办法
jmpamao 发表于
土办法是， data1主要是那个行首的中括号怎么处理，要用regex？
对任何问题当然可以持不同的观点，但不等于任何不同观点都是有价值的。
本帖最后由 jmpamao 于
22:38 编辑 nuomin 发表于
主要是那个行首的中括号怎么处理，要用regex？不用管【】
adata2 &-read.table(text=&[,21]& &[,22]& &[,23]& &[,24]& &[,25]& &[,26]& &[,27]
& && && && && && & [1,] -0.0 -0.5 -0.7 -0.3353
& && && && && && & [2,] -0.4 -0.6 -0.8 -0.2970&)
本帖最后由 nuomin 于
11:52 编辑
solve(x,tol=1e-21)就能得到一个结果。x的秩最多是16，而你的列数是27个。得到是广义逆。这是要求估计系数的t统计量吗？
对任何问题当然可以持不同的观点，但不等于任何不同观点都是有价值的。
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论坛法律顾问：王进律师求问这个C++程序！这个 求矩阵的逆 的程序是什么思路？看不懂！_百度知道
求问这个C++程序！这个 求矩阵的逆 的程序是什么思路？看不懂！
，作用就是求已知矩阵的逆矩阵！：http这个是一个在VC+ 6。://yunpan！。表示不明白这个程序是怎么做的？能不能给画一个程序流程图（手写的也行），以及配有说明程序的编程思路
我有更好的答案
度文库里这个可能正是你想要的东西?url=TcsMO7E90S5H6xeIr4YzwWNUaIHDGLb59SFQAP0szhFJLUZU655Kyqps1fbmsKYqzIOLXdD1Y8ANup9PRfOc0ZYxXYZ_LurCsnw6kXWUrV7" target="_blank">/link?url=TcsMO7E90S5H6xeIr4YzwWNUaIHDGLb59SFQAP0szhFJLUZU655Kyqps1fbmsKYqzIOLXdD1Y8ANup9PRfOc0ZYxXYZ_LurCsnw6kXWUrV7 其中2-4页是原理详细说明.com/link，8-12页是程序及其注释：<a href="http，4-8页是示例数据计算过程://wenku.baidu
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&&&&&&&&${fn1(x.voteTime)}
{if x.userName==''}{/if}
网易公司版权所有&&
{list x.l as y}
{if defined('wl')}
{list wl as x}{/list}矩阵求逆的C++代码
按照算法导论上矩阵求逆的原理，写了个C++代码。
有A*X=I，则X为inv（A）。
用高斯消元法对原矩阵LUP分解，使得PA=LU。P为置换矩阵，为了使每次消元时取有列最大值的行。L下三角阵，U上三角阵。
根据分解结果求出线性方程组A*xi=ei的xi向量，ei是单位阵I的列向量i，则xi为X的对应列向量。
把xi组合成X，即为逆矩阵。
struct LUPMat
&&&&float*
L, *U, *P; //dim*dim
//dimension of LUP, size is
void DelLUPMat( LUPMat lm)
&&&&delete
&&&&delete
&&&&delete
&&&&delete
void printMatrix(float* mat, int
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&printf("%2.2f
", mat[i*dim+j]);
&&&&&&&&printf("\n");
void printVector(float* vec, int
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&printf("%2.2f
", vec[i]);
&&&&&&&&printf("\n");
//LUP decomposition of dim*dim
LUPDecomp(float *A, int dim)
&&&&float*
mat = new float[dim*dim];
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&mat[i*dim+j]
= A[i*dim+j];
&&&&float*
l = new float[dim*dim];
&&&&float*
u = new float[dim*dim];
&&&&float*
p = new float[dim*dim];
pai = new int[dim]; //pai[i]=k,
then p[i][k]=1
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&pai[i]
//max value of
maxLineNo; //line of
&&&&for(int
k=0; k& k++)
&&&&&&&&//find
max value of the k-th column
&&&&&&&&cmax=0;
&&&&&&&&for(int
i=k; i& i++)
&&&&&&&&&&&&if(abs(mat[i*dim+k])&abs(cmax))
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&&&cmax
= mat[i*dim+k];
&&&&&&&&&&&&&&&&maxLineNo
&&&&&&&&&&&&}
&&&&&&&&if(cmax==0)
&&&&&&&&&&&&printf("singular
matrix!\n");
&&&&&&&&&&&&exit(1);
&&&&&&&&int
tmpk = pai[k];
&&&&&&&&pai[k]
= pai[maxLineNo];
&&&&&&&&pai[maxLineNo]
&&&&&&&&float
&&&&&&&&//exchange
&&&&&&&&for(int
li=0; li& li++)
&&&&&&&&&&&&tmpLn
= mat[k*dim+li];
&&&&&&&&&&&&mat[k*dim+li]
= mat[maxLineNo*dim+li];
&&&&&&&&&&&&mat[maxLineNo*dim+li]
&&&&&&&&//LU
decomposition
&&&&&&&&for(int
i=k+1; i& i++)
&&&&&&&&&&&&mat[i*dim+k]
= mat[i*dim+k]/mat[k*dim+k];
&&&&&&&&&&&&for(int
j=k+1; j& j++)
&&&&&&&&&&&&&&&&mat[i*dim+j]
= mat[i*dim+j] - mat[i*dim+k]*mat[k*dim+j];
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&if(i&j)
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&&&l[i*dim+j]
= mat[i*dim+j];
&&&&&&&&&&&&&&&&u[i*dim+j]
&&&&&&&&&&&&}
&&&&&&&&&&&&else
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&&&u[i*dim+j]
= mat[i*dim+j];
&&&&&&&&&&&&&&&&l[i*dim+j]
&&&&&&&&&&&&}
&&&&&&&&&&&&else
&&&&&&&&&&&&{
&&&&&&&&&&&&&&&&u[i*dim+j]
= mat[i*dim+j];
&&&&&&&&&&&&&&&&l[i*dim+j]
&&&&&&&&&&&&}
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&p[i*dim+j]
&&&&&&&&p[i*dim+pai[i]]
&&&&LUPMat
&&&&ret.pai
&&&&ret.dim
&&&&delete
&&&&return
//testbench
void LUPDecomp_tb()
mat[DIM*DIM] = {
&&&&&&&&2,
0, 2, 0.6,
&&&&&&&&3,
&&&&&&&&5,
&&&&&&&&-1,
-2, 3.4, -1};
&&&&printMatrix(mat,
&&&&LUPMat
lm = LUPDecomp(mat, DIM);
&&&&cout&&"P
&&&&printMatrix(lm.P,
&&&&cout&&"L
&&&&printMatrix(lm.L,
&&&&cout&&"U
&&&&printMatrix(lm.U,
&&&&DelLUPMat(lm);
float *SolveLinearEq(float* A, float* b, int
&&&&LUPMat
lm = LUPDecomp(A, dim);
&&&&float*
x = new float[dim];
&&&&float*
y = new float[dim];
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&y[i]
= b[lm.pai[i]];
&&&&&&&&for(int
j=0; j&i; j++)
&&&&&&&&&&&&y[i]
-= y[j]*lm.L[i*dim+j];
&&&&//cout&&"y:"&&
&&&&printVector(y,
&&&&for(int
i=dim-1; i&=0; i--)
&&&&&&&&for(int
j=dim-1; j&i; j--)
&&&&&&&&&&&&y[i]
-= lm.U[i*dim+j]*x[j];
&&&&&&&&x[i]
= y[i]/lm.U[i*dim+i];
&&&&//cout&&"y:"&&
&&&&printVector(y,
&&&&delete
&&&&DelLUPMat(lm);
&&&&return
void SolveLinearEq_tb()
int dim=3;
A[dim*dim] =
&&&&cout&&"A:
&&&&printMatrix(A,
b[dim] ={3, 7, 8};
&&&&float*
x = SolveLinearEq(A, b, dim);
&&&&cout&&"x:
&&&&printVector(x,
&&&&delete
float* InverseMatrix(float *A, int
*invA = new float[dim*dim];
*e = new float[dim];
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&e[i]
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&e[i]
&&&&&&&&if(i&0)
= SolveLinearEq(A, e, dim);
&&&&//&&&&cout&&"No.
&&&&&&&&printVector(x,
&&&&//&&&&cout&&"e:
&&&&&&&&printVector(e,
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&invA[j*dim+i]
&&&&delete
&&&&return
float* isInverse(float* A, float* invA, int dim)
&&&&float*
aij = new float[dim*dim];
&&&&for(int
i=0; i& i++)
&&&&&&&&for(int
j=0; j& j++)
&&&&&&&&&&&&aij[i*dim+j]=0;
&&&&&&&&&&&&for(int
k=0; k& k++)
&&&&&&&&&&&&&&&&aij[i*dim+j]
+= A[i*dim+k]*invA[k*dim+j];
&&&&return
void InverseMatrix_tb()
int dim=3;
A[dim*dim] =
&&&&cout&&"A:
&&&&printMatrix(A,
&&&&float*
invA = InverseMatrix(A, dim);
&&&&cout&&"inverse
&&&&printMatrix(invA,
&&&&float*
aij = isInverse(A, invA, dim);
&&&&cout&&"A*invA:"&&
&&&&printMatrix(aij,
&&&&delete
&&&&delete
测试程序的结果：
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