class SimpleMatrix:

class SimpleMatrix是一个简单的矩阵类，用于表示和操作二维矩阵。它具有以下特点和功能：
1. 数据存储：SimpleMatrix类内部使用二维数组来存储矩阵的元素。可以通过构造函数传入二维数组来创建矩阵对象。

2. 矩阵操作：SimpleMatrix类提供了一系列常见的矩阵操作，包括矩阵相加、相减、相乘等。这些操作可以通过类的成员函数来实现。

3. 矩阵属性：SimpleMatrix类还提供了一些获取矩阵属性的方法，比如获取矩阵的行数、列数等。

4. 运算符重载：SimpleMatrix类支持运算符重载，可以通过重载运算符来方便地进行矩阵操作，比如使用"+"运算符进行矩阵相加。

5. 错误处理：SimpleMatrix类对一些可能出现的错误进行了处理，比如当两个矩阵无法相加时会抛出异常。

相关问题

请用java和SimpleMatrix包实现上面两个问题

当使用Java时，可以使用`SimpleMatrix`库来进行矩阵操作。下面是使用Java和`SimpleMatrix`库实现上述两个问题的示例代码：

import org.ejml.simple.SimpleMatrix;

public class MatrixTransformation {
    public static void main(String[] args) {
        // 问题1：将结果点坐标（1269.726, 183.1904）转换为原始坐标（1269, 183）
        SimpleMatrix matrix = new SimpleMatrix(new double[][]{{0.999, 0.0208, 1177.7572}, {-0.0208, 0.999, 0.9186}});
        SimpleMatrix resultPoint = new SimpleMatrix(new double[][]{{1269.726}, {183.1904}, {1}});
        
        SimpleMatrix inverseMatrix = matrix.invert();
        SimpleMatrix originalPoint = inverseMatrix.mult(resultPoint);

        System.out.println("原始坐标：");
        System.out.println(originalPoint.get(0, 0));
        System.out.println(originalPoint.get(1, 0));
        
        // 问题2：将点坐标（1269, 183）乘以矩阵得到的结果
        SimpleMatrix point = new SimpleMatrix(new double[][]{{1269}, {183}, {1}});
        SimpleMatrix transformedPoint = matrix.mult(point);

        System.out.println("变换后的点坐标：");
        System.out.println(transformedPoint.get(0, 0));
        System.out.println(transformedPoint.get(1, 0));
    }
}

这段代码使用了`SimpleMatrix`库来进行矩阵的求逆和乘法运算。在第一个问题中，我们将结果点坐标和矩阵进行逆矩阵乘法运算，得到原始坐标。在第二个问题中，我们将点坐标与矩阵进行乘法运算，得到变换后的点坐标。

请确保在运行代码之前，已经安装了`SimpleMatrix`库，并将其添加到Java项目的类路径中。

meff<-function(x, eigen = FALSE, correl = FALSE) { # if the input x is eigenvalues if(eigen) { if(!class(x) %in% c("numeric", "integer")) { stop("Eigenvalues are not numeric or integer.") } k = length(x) evs = x # if the input x is a correlation matrix } else if(correl) { # number of variables k = ncol(x) # dimension checks if(!isSymmetric(x)) { stop("Correlation matrix is not symmetric.") } # convert the correlation matrix to positive-definite require(Matrix) x = as.matrix(nearPD(x)$mat) # get eigenvalues and absolute eigenvalues of correlation matrix evs = eigen(x)$values # otherwise the input x is assumed to be a dataframe A SIMPLE CORRECTION FOR NON-INDEPENDENT TESTS 18 # with variables in columns and observations in rows } else { # number of variables k = ncol(x) # get correlation matrix x = cor(x, use = "pairwise.complete.obs") # convert the correlation matrix to positive-definite. require(Matrix) x = as.matrix(nearPD(x)$mat) # get eigenvalues and absolute eigenvalues of R matrix evs = eigen(x)$values } # effective number of tests (Nyholt, 2004) eff = 1 + (k - 1) * (1 - var(evs) / k) return(eff) } 以上代码如何运行？

这段代码是一个 R 语言的函数，可以用来计算有效测试数。可以将这段代码保存为一个 R 脚本文件，然后在 R 环境中使用 source() 函数读入该文件，然后就可以调用 meff() 函数了。例如：

source("path/to/meff.R")
x <- matrix(rnorm(100), ncol = 10)
eff <- meff(x)

其中，第一行读入 meff.R 文件，第二行生成一个 10 列的随机矩阵，第三行调用 meff() 函数计算有效测试数。