在计算A的逆矩阵时不要用numpy库中的函数,而是根据x去推A的逆矩阵
时间: 2024-02-24 16:56:45 浏览: 98
好的,我了解了你的要求。根据高斯-约旦消元法求得解向量x后,我们可以通过一系列的矩阵变换来求出A的逆矩阵。具体的推导过程如下:
设A为n阶方阵,I为n阶单位矩阵,即A的逆矩阵为A_inv,则有:
[A, I] -> [I, A_inv]
即将增广矩阵[A, I]经过一系列的行变换,转化为[A_inv, I]的形式。下面介绍一种常用的做法:
1. 将A和I合并成增广矩阵[A, I];
2. 对增广矩阵进行高斯-约旦消元,将A部分转化为单位矩阵I,同时对应地变换I部分,得到新的增广矩阵[B, J];
3. 对B部分进行逆序操作,即将B部分转化为I,同时对应地变换J部分;
4. 最终得到的增广矩阵即为[A_inv, I],A_inv即为所求的A的逆矩阵。
根据上述推导过程,我们可以编写以下的代码来求解A的逆矩阵:
```python
import numpy as np
# 定义已知的方阵A和列矩阵b
A = np.array([[1, 2, 3], [2, 5, 2], [6, -3, 1]])
b = np.array([[5], [6], [7]])
# 将A和I合并成增广矩阵
n = len(A)
AI = np.hstack((A, np.eye(n)))
# 进行高斯-约旦消元
for i in range(n):
# 如果A[i, i]为0,则需要进行行交换
if AI[i, i] == 0:
for j in range(i+1, n):
if AI[j, i] != 0:
AI[[i, j]] = AI[[j, i]]
break
# 将A[i, i]消成1
AI[i] = AI[i] / AI[i, i]
# 将A[i, j]消成0(j != i)
for j in range(n):
if j != i:
AI[j] = AI[j] - AI[j, i] * AI[i]
# 逆序操作,将B部分转化为I
for i in range(n-1, 0, -1):
for j in range(i):
AI[j] = AI[j] - AI[j, i] * AI[i]
# 提取A的逆矩阵
A_inv = AI[:, n:]
# 输出结果
print("b矩阵为:")
print(b)
print("解向量x为:")
print(x)
print("A的逆矩阵为:")
print(A_inv)
```
需要注意的是,在进行高斯-约旦消元时,如果某一行的主元素为0,则需要进行行交换,以避免出现除0的情况。此外,在逆序操作时,需要从n-1开始循环,避免将最后一行变成0。
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