matlab用lu求逆矩阵,Matlab实现——求矩阵的逆(LU分解)

Program (

：Solve By Factorization with Pivoting )

思路及原理：

就得到：

程序：

function X=Ni(A)

%Input - A is an N x N matrix

%Output - I is an N x N inverse matrix of A

%and I(j,:)containing the solution to AX(:,j) =E(:,j).

%Initialize X, Y,the temporary storage matrix C, and the row

% permutation information matrix R

[N,N]=size(A);

B=eye(N); %B is an N x N identity matrix

X=zeros(N,N);

Y=zeros(N,N);

C=zeros(1,N);

R=1:N;

%the next steps is to find the factorization(factorize for only once)

for p=1:N-1

%Find the pivot row for column p

[max1, j]=max(abs(A(p:N,p)));

%Interchange row p and j

C=A(p,:);

A(p,:)=A(j+p-1,:);

A(j+p-1,:)=C;

d=R(p);

R(p)=R(j+p-1);

R(j+p-1)=d;

if A(p,p)==0

'A is singular. No unique solution'

break

end

%Calculate multiplier and place in subdiagonal portion of A

for k=p+1:N

mult=A(k,p)/A(p,p);

A(k,p) = mult;

A(k,p+1:N)=A(k,p+1:N)-mult*A(p,p+1:N);

end

for j=1:N

%when j is fixed then the method is similar to the Program 3.3

%Solve for Y(:,j)

Y(1,j) = B(R(1),j);

for k=2:N

Y(k,j)= B(R(k),j)-A(k,1:k-1)*Y(1:k-1,j);

end

%Solve for X(:,j)

X(N,j)=Y(N,j)/A(N,N);

for k=N-1:-1:1

X(k,j)=(Y(k,j)-A(k,k+1:N)*X(k+1:N,j))/A(k,k);

end

如果运行程序可以看到：Ni(A)和inv(A)运算得到的逆矩阵是相同的

而且 A*Ni(A)=E 所以结果是令人满意的

此方法中LU非直接三角分解只用了一次，通过增加一个j的循环，实现方程组的逐个求解，将得到的N个解向量C(:,j)合到X中得到最终结果。

个人感觉此方法的稳定性不错，暂时不需要改进了吧。

设计这个程序的时候并没遇到什么困难，思路已经想好了：

求解N个方程AXj=Ej;只要通过两个矩阵的对应列向量来存储Xj和Ej以及增加一个j循环，然后利用原来的Program就能达到预期的目的。

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