java解矩阵方程代码 java矩阵运算

使用java对三元一次方程求解，矩阵

说明一下，我的示爱eclipse环境下运行的，你要运行，只需要用main函数里的代码。

创新互联是一家专注于网站设计制作、成都做网站与策划设计,永和网站建设哪家好?创新互联做网站,专注于网站建设十年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:永和等地区。永和做网站价格咨询:13518219792

package wenti;

public class Formular {

public static void main(String[] args) {

float x,y,z;

for( x=0;x9;x++)

for( y=0;y9;y++)

for(z=0;z9;z++)

{

if((2*x-3*y+3*z==1)((-1)*x+2*y+z==9)(0.5*x+y+2*z==11))

{

System.out.println("the formular answer is: x="+x+" y="+y+" z="+z);

}

}

}

}

结果：the formular answer is: x=2.0 y=4.0 z=3.0

Java编写一个程序实现矩阵的运算加减乘除，（并对其中的异常进行处理）

/**

* 矩阵：由 m × n 个数Aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵

* 说白了就是一个二维数组，下面的程序用整形作为数据类型，其他类型运算大同小异

* 

*/

public class MatrixUtils {

/**

* 矩阵运算：加(减法与之类似)

*/

public static int[][] matrixAdd(int[][] addend, int[][] summand) {

if (addend == null || addend.length == 0) {

throw new IllegalArgumentException("addend matrix is empty!");

}

if (summand == null || summand.length == 0) {

throw new IllegalArgumentException("summand matrix is empty!");

}

//矩阵加减要求两个矩阵类型一致，即行列数相同

int row = addend.length;

int col = addend[0].length;

if (row != summand.length || col != summand[0].length) {

throw new IllegalArgumentException("summand and summand not the same type!");

}

int[][] sum = new int[row][col];

for (int i = 0; i  row; i++) {

for (int j = 0; j  col; j++) {

sum[i][j] = addend[i][j] + summand[i][j];

// sum[i][j] = addend[i][j] - summand[i][j]; //减法

}

}

return sum;

}

/**

* 矩阵运算：乘法,没找到除法的运算规则

*/

public static int[][] matrixMultiply(int[][] addend, int[][] summand) {

if (addend == null || addend.length == 0) {

throw new IllegalArgumentException("addend matrix is empty!");

}

if (summand == null || summand.length == 0) {

throw new IllegalArgumentException("summand matrix is empty!");

}

//两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义。如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积C是一个m×p矩阵 

int row = addend.length;

int col = summand[0].length;

if (addend[0].length != summand.length) {

throw new IllegalArgumentException("summand and summand not the same type!");

} 

int[][] sum = new int[row][col];

for (int i = 0; i  row; i++) {

for (int j = 0; j  col; j++) {

for (int z = 0; z  addend[0].length; z++) {

sum[i][j] += addend[i][z] * summand[z][j];

System.out.println("sum[" + i+  "]["+ j+"]= " + sum[i][j]);

}

}

}

return sum;

}

}

怎么用java解二元一次方程？

这是个二元一次方程 解出的结果应该是 x=1 y=1 代码可以这样写 用的方法是穷举。 为了节省程序运行时间 在这里把X和Y的取值定在了10以内 其实多了也没用 答案只有可能是1 。 穷举会按程序的意思去一一例举 占用时间较长 。 代码如下： public class abc { public static void main(String args[]) { for(int x=0;x10;x++) /*定义X取值*/ for(int y=0;y10;y++) /*定义Y取值*/ { if(x+y==2x*y==1) /*定义条件公式*/ System.out.println("x="+x+" y="+y); /*输出结果*/ } } }

用java语言编写追赶法求解n阶三对角方程组

可以这样写，代码如下

#include "pch.h"

#include iomanip

#include iostream

# include fstream

#include iomanip

#include math.h

void Chasing_method(double **a, double *b, double *xx, int N_num);

using namespace std;

//*****************************

//追赶法求解AX=B矩阵

//*****************************

void Chasing_method(double **a, double *b, double *xx, int N_num)

{

int i, j, k;

double *gamma = new double[N_num]();

double *alpha = new double[N_num]();

double *beta = new double[N_num]();

double *y = new double[N_num]();

alpha[0] = a[0][0];

beta[0] = a[1][0] / alpha[0]; y[0] = b[0] / alpha[0];

for (i = 1; i N_num; i++)

{

gamma[i] = a[i - 1][i];

alpha[i] = a[i][i] - gamma[i] * beta[i - 1];

if (i N_num - 1)

{

beta[i] = a[i + 1][i] / alpha[i];

}

y[i] = (b[i] - gamma[i] * y[i - 1]) / alpha[i];

}

xx[N_num - 1] = y[N_num - 1];

for (i = N_num - 2; i = 0; i--)

{

xx[i] = y[i] - beta[i] * xx[i + 1];

}

}

int main()

{

int N_num = 4;

double **a = new double*[N_num]();

for (int i = 0; i N_num; i++)            //AX=B方程a[n][n]为系数矩阵

a[i] = new double[N_num]();         

double *b = new double[N_num]();           //AX=B方程b[n]为右侧列矩阵

double *x = new double[N_num]();           //AX=B方程x[n]为方程解

ifstream fin("ab.txt");

for (int i=0; i N_num; i++)

{

for (int j=0; j N_num; j++)

{

fin a[i][j];           //读取数

cout fixed setw(8) setprecision(4) a[i][j];

}

fin b[i];

cout fixed setw(8) setprecision(4) b[i] endl;

}

Chasing_method(a, b, x, N_num);

cout "追赶法求得方程组解为：" endl;

for (int i = 0; i N_num; i++)

{

cout"x["i"]=" fixed setw(8) setprecision(4) x[i] endl;

}

}