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。

