java实现CholeskyDecomposition的逆

时间: 2024-04-12 17:16:46 浏览: 9
Cholesky分解是将对称正定矩阵分解为下三角矩阵和它的转置的乘积的方法。其逆矩阵可以通过以下步骤实现: 1. 对原矩阵进行Cholesky分解,得到下三角矩阵L。 2. 求解Ly = I,其中I为单位矩阵,y为未知矩阵。 3. 求解L^T x = y,其中x为所求逆矩阵。 Java代码实现如下: import org.apache.commons.math3.linear.Array2DRowRealMatrix; import org.apache.commons.math3.linear.CholeskyDecomposition; import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix; public class CholeskyInverse { public static RealMatrix inverse(RealMatrix matrix) { CholeskyDecomposition cholesky = new CholeskyDecomposition(matrix); RealMatrix l = cholesky.getL(); RealMatrix lt = l.transpose(); int n = matrix.getColumnDimension(); RealMatrix identity = new Array2DRowRealMatrix(n, n); for (int i = 0; i < n; i++) { identity.setEntry(i, i, 1.0); } RealMatrix y = new Array2DRowRealMatrix(n, n); for (int j = 0; j < n; j++) { RealMatrix b = identity.getColumnMatrix(j); RealMatrix x = solveLower(l, b); y.setColumnMatrix(j, x); } RealMatrix inverse = new Array2DRowRealMatrix(n, n); for (int j = 0; j < n; j++) { RealMatrix b = y.getColumnMatrix(j); RealMatrix x = solveUpper(lt, b); inverse.setColumnMatrix(j, x); } return inverse; } private static RealMatrix solveLower(RealMatrix l, RealMatrix b) { int n = l.getRowDimension(); RealMatrix x = new Array2DRowRealMatrix(n, 1); for (int i = 0; i < n; i++) { double sum = 0.0; for (int k = 0; k < i; k++) { sum += l.getEntry(i, k) * x.getEntry(k, 0); } double diag = l.getEntry(i, i); double value = (b.getEntry(i, 0) - sum) / diag; x.setEntry(i, 0, value); } return x; } private static RealMatrix solveUpper(RealMatrix lt, RealMatrix b) { int n = lt.getRowDimension(); RealMatrix x = new Array2DRowRealMatrix(n, 1); for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { double sum = 0.0; for (int k = i + 1; k < n; k++) { sum += lt.getEntry(i, k) * x.getEntry(k, 0); } double diag = lt.getEntry(i, i); double value = (b.getEntry(i, 0) - sum) / diag; x.setEntry(i, 0, value); } return x; } } 其中,solveLower和solveUpper分别是求解下三角矩阵和上三角矩阵的线性方程组的方法。这里使用了Apache Commons Math库中的CholeskyDecomposition类。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java实现的求逆矩阵算法示例

主要介绍了Java实现的求逆矩阵算法,涉及java基于数组的矩阵遍历与运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Java实现拖拽列表项的排序功能

主要介绍了Java实现拖拽列表项的排序功能,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Java实现搜索功能代码详解

主要介绍了Java实现搜索功能代码详解,实现思路小编给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
recommend-type

使用java实现telnet-client工具分享

主要介绍了使用java实现telnet-client工具,需要的朋友可以参考下
recommend-type

java 自己实现DataSource实现实例

主要介绍了java 自己实现DataSource实现代码的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。