Question

我正在开发一个Fortran应用程序，用于数值求解边界值问题的二阶ODE类型：-y''+ q（x）* y = r（x）。在这个应用程序中，我使用高斯消除算法来求解线性方程组并将解决方案写入文件中。但对于解决方案向量，我收到了NaN。为什么会这样？这是一些代码。

      subroutine gaussian_solve(s, c, error)

    double precision, dimension(:,:), intent(in out) :: s
    double precision, dimension(:),   intent(in out) :: c
         integer        :: error

    if(error == 0) then
        call back_substitution(s, c)
    end if

     end subroutine gaussian_solve
!=========================================================================================

!================= Subroutine gaussian_ellimination ===============================
      subroutine gaussion_ellimination(s, c, error)

    double precision, dimension(:,:), intent(in out) :: s
    double precision, dimension(:),   intent(in out) :: c
    integer,            intent(out)  :: error

    real, dimension(size(s, 1)) :: temp_array
    integer, dimension(1)       :: ksave
    integer                     :: i, j, k, n
    real                        :: temp, m

    n = size(s, 1)

    if(n == 0) then
        error = -1 
        return
    end if

    if(n /= size(s, 2)) then
        error = -2 
        return
    end if

    if(n /= size(s, 2)) then 
        error = -3 
        return
    end if

    error = 0
    do i = 1, n-1
        ksave = maxloc(abs(s(i:n, i)))
        k = ksave(1) + i - 1
        if(s(k, i) == 0) then
            error = -4
            return
        end if

        if(k /= i) then
            temp_array = s(i, :)
            s(i, :) = s(k, :)
            s(k, :) = temp_array
            temp = c(i)
            c(i) = c(k)
            c(k) = temp
        end if

        do j = i + 1, n
            m = s(j, i)/s(i, i)
            s(j, :) = s(j, :) - m*s(i, :)
            c(j) = c(j) - m*c(i)
        end do
    end do

     end subroutine gaussion_ellimination
     !==========================================================================================

   !================= Subroutine back_substitution ========================================
     subroutine back_substitution(s, c)

    double precision, dimension(:,:), intent(in) :: s
    double precision, dimension(:),   intent(in out) :: c

    real    :: w
    integer :: i, j, n

    n = size(c)

    do i = n, 1, -1
        w = c(i)
        do j = i + 1, n
            w = w - s(i, j)*c(j)
        end do
        c(i) = w/s(i, i)
    end do

      end subroutine back_substitution

其中s（i，j）是系统的系数矩阵，c（i）是解向量。

Answer 1

你应该从不编写自己的例程来进行高斯消除或类似的矩阵运算。像LAPACK这样无处不在的软件包将拥有比您自己编写代码的更快，更准确的版本;在LAPACK中，你会使用_getrf和_getrs的组合作为一般基质，但如果你有带状或同步的基质，那么也有特殊的例程。您会发现很容易为您的系统找到并安装优化的线性代数包。（查找包裹名称，如atlas或flame或gotoblas）。

在上面的代码中，您call gaussion_ellimination(s, c, error)例程的开头附近可能会gaussian_solve，temp_array（以及temp和m以及w）也应该是双精度，以避免从双精度矩阵中丢失精度，检查与浮点零的精确相等是一种冒险策略，我会检查你的输入矩阵 - 如果有任何线性退化你将获得所有NaN（特别是如果它是最后一行向量，它与之前的任何一个线性退化）。

如果这不能解决问题，你可以使用信令NaN来找出问题首先出现的地方 - Force gfortran to stop program at first NaN - 但你最好只使用现有的软件包来做这样的事情，多年来一直研究线性方程组数值解的人写的。

在Fortran应用程序中接收NaN值

1 个答案: