一开始我想为我的英语道歉。现在，让我们回答我的问题。
我尝试编写一个简单的代码，它将找到线性方程组的解决方案：
Ax = b
其中A是方阵nxn。在这个程序中，我使用Lapack库（我必须使用LU分解而不使用旋转）。
我找到了一些例子，例如： G。： Understanding LAPACK calls in C++ with a simple example 我们可以在哪里看到如何使用函数：dgetrf_和dgetrs_。但即使我将此代码（从最佳答案）复制到我的程序，它有时会返回正确的结果（例如A和b与最佳答案中的相同），有时会出现错误的结果（例如A = {1，-3， 1，-1}，b = {3,5}，正确的答案是：{6,1}，函数return {-4,7}）。对于更大的矩阵，它会返回错误的结果。谁能说出原因？
LAPACK例程假设输入矩阵不包含IEEE 754特殊值，例如INF或NaN。使用这些特殊值可能会导致LAPACK返回意外结果或变得不稳定。
我猜INF表示“无穷大”，NaN表示“非数字”，对吧？
第二个问题是如果上面的例子能够正常工作，它会使用LU分解和部分旋转。我需要来自Lapack库的函数，它们在没有透视的情况下进行LU分解。我做了这个功能的研究，但我没有找到任何东西。有谁知道这个（这些）功能（功能）是什么（或可能是）？我对这个问题的解决方案失去了希望。
答案 0 :(得分：2)
LAPACK例程用FORTRAN编写，数据存储在专业列中。您正在解决转置的A矩阵系统A^T x = b。尝试使用A = {1, 1, -3, -1}。
你是对的，INF意味着＆＃34;无穷大＆＃34;和NaN表示＆＃34;不是数字＆＃34;。
LU算法始终使用旋转。 Cholesky分解不使用旋转（dpotrf，dpotrs）。但是那么你的矩阵必须是对称的正定的＆＃34;。
答案 1 :(得分：-1)
如果不使用Pivoting，MATLAB是否会计算LU。从研究中我发现MATLAB使用LAPACK例程进行计算。我想知道他们是怎么做到的。