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c++中如何计算矩阵的逆_c++高斯消元法求逆矩阵

尼克

尼克

发布时间:2026-01-10 14:05:02

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来源于php中文网

原创

高斯消元法求逆矩阵要求矩阵为满秩方阵,通过同步行变换将[A|I]化为[I|A⁻¹];实现时须部分选主元防除零,且行变换顺序不可颠倒。

c++中如何计算矩阵的逆_c++高斯消元法求逆矩阵

高斯消元法求逆矩阵的核心逻辑

只有方阵才可能有逆矩阵,且必须满秩(行列式不为零)。高斯消元法的本质是把原矩阵 A 通过初等行变换变成单位矩阵 I,同时对增广矩阵右侧的 I 施加完全相同的行变换,最终右侧就变成 A⁻¹。关键不是“解方程”,而是“同步做行变换”。

用 vector> 实现时的常见错误

很多人写完发现结果全是 nan 或 inf,大概率出在以下环节:

  • 没判断主元是否为零或接近零,直接除 —— 必须做**部分选主元**(即当前列中找绝对值最大的行交换)
  • 行变换顺序写反:先用第 i 行消第 j 行,但没确保 i 或没跳过自身,导致把已归一化的主元又破坏了
  • 浮点比较用 == 0.0 判断奇异,应改用 abs(pivot)
  • 没初始化增广矩阵右侧为单位阵,或单位阵构造错(比如 mat[i][j] = (i == j) 写成 mat[i][i] = 1 后忘了设其余为 0)

一个安全可用的 C++ 实现片段

以下代码只处理 double 类型方阵,含选主元和数值容错,可直接嵌入项目:

#include 
#include 
#include 
#include 

using Matrix = std::vector>;

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立即学习C++免费学习笔记(深入)”;

Matrix inverse(const Matrix& A) { int n = A.size(); Matrix aug(n, std::vector(2 * n, 0.0));

// 构造增广矩阵 [A | I]
for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn n; ++i) {
    for (int j = 0; j zuojiankuohaophpcn n; ++j) {
        aug[i][j] = A[i][j];
    }
    aug[i][n + i] = 1.0;
}

// 高斯-约旦消元
for (int col = 0; col zuojiankuohaophpcn n; ++col) {
    // 选主元:找当前列中绝对值最大的行
    int pivot_row = col;
    for (int i = col + 1; i zuojiankuohaophpcn n; ++i) {
        if (std::abs(aug[i][col]) youjiankuohaophpcn std::abs(aug[pivot_row][col])) {
            pivot_row = i;
        }
    }
    if (std::abs(aug[pivot_row][col]) zuojiankuohaophpcn 1e-12) {
        throw std::runtime_error("Matrix is singular");
    }
    // 交换行
    aug[col].swap(aug[pivot_row]);

    // 归一化当前行(主元变 1)
    double pivot = aug[col][col];
    for (int j = 0; j zuojiankuohaophpcn 2 * n; ++j) {
        aug[col][j] /= pivot;
    }

    // 消去该列其他行
    for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn n; ++i) {
        if (i == col) continue;
        double factor = aug[i][col];
        for (int j = 0; j zuojiankuohaophpcn 2 * n; ++j) {
            aug[i][j] -= factor * aug[col][j];
        }
    }
}

// 提取逆矩阵(右半部分)
Matrix inv(n, std::vectorzuojiankuohaophpcndoubleyoujiankuohaophpcn(n));
for (int i = 0; i zuojiankuohaophpcn n; ++i) {
    for (int j = 0; j zuojiankuohaophpcn n; ++j) {
        inv[i][j] = aug[i][n + j];
    }
}
return inv;

}

性能与精度注意事项

这个实现适合中小规模(n ≤ 500)矩阵。更大的矩阵建议用 LAPACK(如 dgetrf + dgetri)或 Eigen 库:MatrixXd::inverse()。手写高斯消元容易因累积舍入误差导致逆矩阵验证失败(即 A * A⁻¹ 不够接近 I),尤其当矩阵条件数大时。如果只需要解线性方程组 Ax = b,别真算逆矩阵 —— 直接 LU 分解后前代后代更快更稳。

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