C#,码海拾贝(35)——求“实对称矩阵““特征值与特征向量“的“雅可比法“之C#源代码
发布人:shili8
发布时间:2023-12-26 14:26
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在C#中,我们可以使用雅可比法(Jacobi method)来求解实对称矩阵的特征值与特征向量。下面是一个简单的示例代码:
csharpusing System; class JacobiMethod{ static void Main() { // 定义一个实对称矩阵 double[,] matrix = { {4, -2,2}, {-2,3, -1}, {2, -1,3} }; // 调用Jacobi方法求解特征值与特征向量 Jacobi(matrix); } static void Jacobi(double[,] matrix) { int n = matrix.GetLength(0); double[,] eigenVectors = new double[n, n]; double[] eigenValues = new double[n]; // 初始化特征向量矩阵为单位矩阵 for (int i =0; i < n; i++) { eigenVectors[i, i] =1; } // 迭代求解 for (int iter =0; iter <100; iter++) { // 寻找最大非对角元素 int p =0, q =1; double max = Math.Abs(matrix[p, q]); for (int i =0; i < n; i++) { for (int j = i +1; j < n; j++) { if (Math.Abs(matrix[i, j]) > max) { max = Math.Abs(matrix[i, j]); p = i; q = j; } } } // 计算旋转角度 double theta =0.5 * Math.Atan2(2 * matrix[p, q], matrix[q, q] - matrix[p, p]); // 构造旋转矩阵 double[,] rotation = new double[n, n]; for (int i =0; i < n; i++) { rotation[i, i] =1; } rotation[p, p] = Math.Cos(theta); rotation[p, q] = -Math.Sin(theta); rotation[q, p] = Math.Sin(theta); rotation[q, q] = Math.Cos(theta); // 更新矩阵和特征向量 matrix = MatrixMultiply(MatrixTranspose(rotation), MatrixMultiply(matrix, rotation)); eigenVectors = MatrixMultiply(eigenVectors, rotation); } // 提取特征值和特征向量 for (int i =0; i < n; i++) { eigenValues[i] = matrix[i, i]; } // 输出结果 Console.WriteLine("Eigenvalues:"); foreach (var value in eigenValues) { Console.WriteLine(value); } Console.WriteLine("Eigenvectors:"); for (int i =0; i < n; i++) { for (int j =0; j < n; j++) { Console.Write(eigenVectors[i, j] + " "); } Console.WriteLine(); } } static double[,] MatrixMultiply(double[,] a, double[,] b) { int n = a.GetLength(0); double[,] result = new double[n, n]; for (int i =0; i < n; i++) { for (int j =0; j < n; j++) { for (int k =0; k < n; k++) { result[i, j] += a[i, k] * b[k, j]; } } } return result; } static double[,] MatrixTranspose(double[,] matrix) { int n = matrix.GetLength(0); double[,] result = new double[n, n]; for (int i =0; i < n; i++) { for (int j =0; j < n; j++) { result[i, j] = matrix[j, i]; } } return result; } }
在这个示例中,我们定义了一个实对称矩阵,并使用Jacobi方法求解了其特征值和特征向量。在Jacobi方法中,我们使用迭代的方式不断寻找最大非对角元素,并进行旋转操作,直到矩阵收敛为止。最终得到的特征值和特征向量被输出到控制台上。
这是一个简单的示例,实际应用中可能需要考虑更多的边界情况和优化。希望这个示例能够帮助你理解如何在C#中使用雅可比法求解实对称矩阵的特征值和特征向量。