解线性方程组（一）——克拉默法则求解（C++）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了解线性方程组（一）——克拉默法则求解（C++）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

克拉默法则

解线性方程组最基础的方法就是使用克拉默法则，需要注意的是，该方程组必须是线性方程组。
假设有方程组如下：
$\begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n=b_1\\ a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n=b_2\\ \cdots \qquad \qquad\cdots \qquad \qquad \cdots \\ a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n=b_n\\ \end{cases}$
将其转换为矩阵形式
$A\vec{x}=\vec{b}$
$\begin{bmatrix} {a_{11}}&{a_{12}}&{\cdots}&{a_{1n}}\\ {a_{21}}&{a_{22}}&{\cdots}&{a_{2n}}\\ {\vdots}&{\vdots}&{\ddots}&{\vdots}\\ {a_{m1}}&{a_{m2}}&{\cdots}&{a_{mn}}\\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} {x_{1}}\\ {x_{2}}\\ {\vdots}\\ {x_{n}}\\ \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} {b_{1}}\\ {b_{2}}\\ {\vdots}\\ {b_n} \end{bmatrix}$
根据克拉默法则有：
$x_i=\frac{|A_i|}{|A|}$
$A_i= \begin{bmatrix} {a_{11}}&{\cdots}&{a_{1i-1}}&{b1}&{a_{1i+1}}&{\cdots}&{a_{1n}}\\ {a_{21}}&{\cdots}&{a_{2i-1}}&{b2}&{a_{2i+1}}&{\cdots}&{a_{2n}}\\ {\vdots}&{\vdots}&{\ddots}&{\vdots}\\ {a_{n1}}&{\cdots}&{a_{ni-1}}&{bn}&{a_{ni+1}}&{\cdots}&{a_{nn}}\\ \end{bmatrix}$

代码

实现方法可以参考行列式求值（C++）、插值（一）——多项式插值（C++）

//克拉默法则求解线性方程组
/*
5x1+2x2-2x3=1
x1+4x2+x3=2
x1-2x2+4x3=-1
*/
#include<iostream>
#include<cmath>
//使用代数余子式进行求解
double determinant_value(double **D,int n)
{
    if(n==1)
    {
        return D[0][0];
    }
    else if(n==0){
        throw "error: determinant is empty";
    }
    char flag = 1;//符号位
    double D_value = 0.0;
    double **D_temp = new double*[n];
    for (int i = 0; i < n;i++)
    {
        D_temp [i]= new double[n];
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            D_temp[i][j]=D[i][j];
        }
    }
    // 转为上三角
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        if (D_temp[i][i] == 0)
        {
            int j = i + 1;
            // 将主对角线上的值转为非0值
            for (; j < n; j++)
            {
                if (D_temp[j][i] != 0)
                {
                    double temp;
                    for (int k = 0; k < n; k++)
                    {
                        temp = D_temp[i][k];
                        D_temp[i][k] = D_temp[j][k];
                        D_temp[j][k] = temp; // 交换两行
                    }
                    flag = -flag;
                    break;
                }
            }
            if (j == n)
            {
                return D_value;
            }
        }
        // 将主对角线下面的值转为0
        for (int j = i + 1; j < n; j++)
        {
            double temp = D_temp[j][i] / D_temp[i][i];
            for (int k = i; k < n; k++)
            {
                D_temp[j][k] -= temp * D_temp[i][k];
            }
        }
    }
    // 计算行列式的值
    D_value = 1.0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        D_value *= D_temp[i][i];
    }
    D_value*=flag;
    for (int i = 0; i < n;i++)
    {
        delete[] D_temp[i];
    }
    delete [] D_temp;
    return D_value;
}
//克拉默法则求解线性方程组
void Kramer(double **A,double *b,double *x,int n)
{
    double **A_i=new double*[n];
    double A_value=determinant_value(A,n);
    if(A_value==0)
    {
        std::cout<<"该方程组不是线性方程组"<<std::endl;
        exit(0);
    }
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        A_i[i] = new double[n];
        for (int j = 1; j < n; j++)
        {
            A_i[i][j] = A[i][j];
        }
    }
    //下面是为了求D_i，每次只需要修改两列数据
    for (int i = 0; i < n;i++)
    {
        if(i==0)
        {
            for(int j = 0;j < n;j++)
            {
                A_i[j][0]=b[j];
            }
        }
        else{
            for(int i2 = 0;i2 < n;i2++)
            {
                A_i[i2][i-1]=A[i2][i-1];
                A_i[i2][i]=b[i2];
            }
        }
        // for(int i2 = 0;i2 < n;i2++)
        // {
        //     for (int j2 = 0;j2 < n;j2++)
        //     {
        //         std::cout<<A_i[i2][j2]<<" ";
        //     }
        //     std::cout<<std::endl;
        // }
        //求多项式系数
        x[i] = determinant_value(A_i, n) / A_value;
    }
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        delete[] A_i[i];
    }
    delete[] A_i;
}
int main()
{
    int n;//矩阵维度
    std::cout<<"请输入矩阵维度：";
    std::cin>>n;
    double *x=new double[n];
    double **A = new double *[n];
    std::cout<<"请输入矩阵A的元素："<<std::endl;
    for(int i = 0;i < n;i++)
    {
        A[i] = new double [n];
        for(int j = 0;j < n;j++)
        {
            std::cin>>A[i][j];
        }
    }
    double *b = new double [n];
    std::cout<<"请输入矩阵b的元素："<<std::endl;
    for(int i = 0;i < n;i++)
    {
        std::cin>>b[i];
    }
    Kramer(A, b, x, n);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        std::cout<<"x"<<i+1<<"="<<x[i]<<" ";
    }
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        delete[] A[i];
    }
    delete[] A;
    delete [] b;
    delete[] x;
    return 0;
}

结果分析

运行结果如下：
解线性方程组（一）——克拉默法则求解（C++）,计算方法,c++,线性代数

matlab结果如下：
解线性方程组（一）——克拉默法则求解（C++）,计算方法,c++,线性代数
此方法虽然可以求解，但是存在一个问题，就是当矩阵维度较大时，程序运行时间会很长，所以在一些精度要求不高的地方，不需要使用此方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-830636.html