我正在研究一个c ++代码库,它使用矩阵库来计算各种事物。其中之一是计算矩阵的逆。它使用高斯elimation来实现这一点。但结果非常不准确。因此,将逆矩阵与原始矩阵相乘甚至不会接近单位矩阵。
以下是用于计算逆的代码,矩阵是在数值类型以及行和列上模板化的:
/// \brief Take the inverse of the matrix.
/// \return A new matrix which is the inverse of the current one.
matrix<T, M, M> inverse() const
{
static_assert(M == N, "Inverse matrix is only defined for square matrices.");
// augmented the current matrix with the identiy matrix.
auto augmented = this->augment(matrix<T, M, M>::get_identity());
for (std::size_t i = 0; i < M; i++)
{
// divide the current row by the diagonal element.
auto divisor = augmented[i][i];
for (std::size_t j = 0; j < 2 * M; j++)
{
augmented[i][j] /= divisor;
}
// For each element in the column of the diagonal element that is currently selected
// set all element in that column to 0 except the diagonal element by using the currently selected row diagonal element.
for (std::size_t j = 0; j < M; j++)
{
if (i == j)
{
continue;
}
auto multiplier = augmented[j][i];
for (std::size_t k = 0; k < 2 * M; k++)
{
augmented[j][k] -= multiplier * augmented[i][k];
}
}
}
// Slice of the the new identity matrix on the left side.
return augmented.template slice<0, M, M, M>();
}
现在我已经进行了单元测试,使用预先计算的值测试反正是否正确。我尝试两个矩阵一个3x3和一个4x4。我使用这个网站来计算逆:https://matrix.reshish.com/,它们确实匹配到一定程度。因为单元测试确实成功了。但是,一旦我计算出原始矩阵*,就可以实现甚至类似于单位矩阵的逆矩阵。请参阅下面代码中的注释。
BOOST_AUTO_TEST_CASE(matrix_inverse)
{
auto m1 = matrix<double, 3, 3>({
{7, 8, 9},
{10, 11, 12},
{13, 14, 15}
});
auto inverse_result1 = matrix<double,3, 3>({
{264917625139441.28, -529835250278885.3, 264917625139443.47},
{-529835250278883.75, 1059670500557768, -529835250278884.1},
{264917625139442.4, -529835250278882.94, 264917625139440.94}
});
auto m2 = matrix<double, 4, 4>({
{7, 8, 9, 23},
{10, 11, 12, 81},
{13, 14, 15, 11},
{1, 73, 42, 65}
});
auto inverse_result2 = matrix<double, 4, 4>({
{-0.928094660194201, 0.21541262135922956, 0.4117111650485529, -0.009708737864078209},
{-0.9641231796116679, 0.20979975728155775, 0.3562651699029188, 0.019417475728154842},
{1.7099261731391882, -0.39396237864078376, -0.6169346682848 , -0.009708737864076772 },
{-0.007812499999999244, 0.01562499999999983, -0.007812500000000278, 0}
});
// std::cout << (m1.inverse() * m1) << std::endl;
// results in
// 0.500000000 1.000000000 -0.500000000
// 1.000000000 0.000000000 0.500000000
// 0.500000000 -1.000000000 1.000000000
// std::cout << (m2.inverse() * m2) << std::endl;
// results in
// 0.396541262 -0.646237864 -0.689016990 -2.162317961
// 1.206917476 2.292475728 1.378033981 3.324635922
// -0.884708738 -0.958737864 -0.032766990 -3.756067961
// -0.000000000 -0.000000000 -0.000000000 1.000000000
BOOST_REQUIRE_MESSAGE(
m1.inverse().fuzzy_equal(inverse_result1, 0.1) == true,
"3x3 inverse is not the expected result."
);
BOOST_REQUIRE_MESSAGE(
m2.inverse().fuzzy_equal(inverse_result2, 0.1) == true,
"4x4 inverse is not the expected result."
);
}
我在我的智慧结束。我绝不是矩阵数学方面的专家,因为我必须在工作中学到这一切,但这真的让我感到难过。
完整的代码矩阵类可在以下位置获得: https://codeshare.io/johnsmith
404行是反函数所在的位置。
感谢任何帮助。
答案 0 :(得分:5)
正如评论中已经确定的那样,感兴趣的矩阵是单数的,因此没有逆。
很好,您的测试已经发现代码中的第一个问题 - 这种情况没有得到妥善处理,也没有出现错误。
更大的问题是,这不容易被发现:如果由于舍入错误而没有错误,那将是一块蛋糕 - 只是测试除数不是0!但浮点运算中存在舍入误差,因此除数将是非常小的非零数。
并且无法判断由于舍入误差导致的非零值还是矩阵接近奇异(但不是单数)的事实。但是,如果矩阵接近奇异,则条件很差,因此无论如何都不能信任结果。
理想情况下,算法不仅应该计算逆矩阵,还应该(估计)原始矩阵的条件,这样调用者就可以对不良条件做出反应。
使用知名且经过良好测试的库进行此类计算可能是明智之举 - 需要考虑很多并且可以做错的事情。