#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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非均勻有理b樣條曲線nurbs的C＋＋源碼庫。 3.0.11版
上傳時間： 2015-04-24
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Haskell 中文教程1-3章(flw譯) 純粹的函數型編程語言。以著名邏輯學家 Haskell B. Curry 的名字命名。 最初的目的是想要設計出滿足下面這些要求的語言： 1，它必須能夠適合教學、研究、應用開發，包括一些大系統的構造。 2，它必須能夠使用形式語言來準確描述。 3，它必須是自由免費的，任何人只要愿意都可以獲取、使用和再次發布它。 4，它必須建立在大家一致認可的基礎上。 5，它應該能夠消除目前的函數型編程語言的差異。
上傳時間： 2014-01-10
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Delphi2005 BS程序設計技巧集 (1-3) 現在delphi 2005 B/S的書籍資料太少，幾乎沒有可參考的資料，這在一定程度上限制了delphi 2005的使用，相反C#，ASP的書籍資料到處都是。通過幾個月的學習也算是總結了一點經驗，從現在起我將陸續將ASP和C#的例子、技巧翻譯到delphi 2005下面，希望對大家的學習和工作有幫助，畢竟.Net是一種發展趨勢。我將不定期寫新的內容，同時，如果你在工作或學習中有什么問題，我也會將問題加入本篇文章，另外，一個人的能力畢竟有限，也希望大家共同來解決問題。 宋雨炫
上傳時間： 2013-11-25
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2013-11-26
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s平面中直接形式到級聯形式的轉換 ％適合模擬濾波器的 ％C為增益系數 ％B為包含各bk的K乘3維實系數矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％b為直接形式的分子多項式系數 ％a為直接形式的分母多項式系數
上傳時間： 2015-07-22
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％直接型到并聯型的轉換 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當b的長度大于a時的多項式部分 ％B為包含各bk的K乘2維實系數矩陣 ％A為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％b為直接型分子多項式系數 ％a為直接型分母多項式系數 ％
上傳時間： 2014-01-20
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直接型到級聯型的形式轉換 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項式系數 ％a 為直接型的分母多項式系數 ％b0為增益系數 ％B 為包含各bk的K乘3維實系數矩陣 ％A 為包含各ak的K乘3維實系數矩陣 ％
上傳時間： 2013-12-30
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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區域增長的算法實現: 1)根據圖像的不同應用選擇一個或一組種 子,它或者是最亮或最暗的點,或者是位 于點簇中心的點 2...通過像素集合的區域增長 算法實現: 區域A 區域B 種子像素增長.3)增長的規則 4) 結束條件.
上傳時間： 2015-09-30
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