问题标签 [determinants]

我正在尝试计算矩阵（任何大小）的行列式，用于自我编码/面试练习。我的第一次尝试是使用递归，这导致我进行以下实现：

到目前为止一切都很好，它给了我一个正确的结果。现在我想通过使用多个线程来计算这个行列式值来优化我的代码。我尝试使用 Java Fork/Join 模型将其并行化。这是我的方法：

但是对比了性能，我发现 Fork/Join 方法的性能很差，而且矩阵维数越高，速度越慢（与第一种方法相比）。开销在哪里？任何人都可以阐明如何改善这一点吗？

在 C++ 中求解平方二进制矩阵行列式的更快算法是什么？

因此，如果矩阵的行列式等于 0，则矩阵必须是奇异的（不可逆），这是一个数学事实。现在，我遇到的问题是，当我计算矩阵的行列式时，它等于零，但是，当我计算逆时它存在。我认为这与 R 计算两者不一致的决定因素的方式有关。这是我正在尝试的代码（我不会打印求解的结果，因为矩阵是 100 x 100）。

我正在用 C++ 编写一个程序来使用递归计算矩阵的行列式。我知道有很多更好的算法可以做同样的事情。但是，我被要求实施这个。作为测试用例，我使用了代码中指定的矩阵。当我运行这段代码时，我得到的答案是 -4 而不是 1。我不明白这段代码有什么问题。有人可以帮忙吗？提前致谢。

我正在从一个简单的数据文件“matrix.dat”中读取数据，例如：

我通读文件并将数据点保存在二维数组中：

你可以看到我为了测试目的打印了两次矩阵。有一次我正在读取文件并存储数据，然后在初始 for 循环完成后再次。

他们应该打印出完全相同的东西，因为我没有对两个 for 循环之间的 2D 数组“MATRIX”进行任何操作。

然而，这是打印出来的（当使用上面的'matrix.dat'文件时）：

任何帮助将不胜感激。

以防万一，这是“CheckSquare”功能：

下面的代码片段的目的是创建一个矩阵的实例，然后计算一个 nxn 矩阵的行列式。但是，方法computeDet不会返回，因为发生以下错误：value cannot be resolved to a variable. 这是为什么？
** 从这里编辑的行列式代码（此代码确实有效 - 没有错误）

Python 3 中的以下代码旨在返回任何阶矩阵的行列式。它接收格式为的文本文件：

3 6 8 9
9 -7 5 -7
2 0 8 0
8 9 -1 -1

我没有得到任何错误，但它给出了错误的答案。任何线索为什么？谢谢！

首先，我是 ci 的新手，尝试使用此代码获取 nxn 矩阵的行列式

但它显示了一些非常意外的数字，例如 -85899...。这是测试代码，行列式不返回正确的结果。

我正在用 Java 制作一个项目，我必须使用 BigInteger 类来实现加密方法。

我有 nxn 方阵，其中 n 可以是 200，我需要计算行列式。我使用子矩阵的行列式做了这个方法，但它需要永远计算。

有没有一种非递归的方法来计算行列式？

提前致谢。

我有一个非常大的大约 100000 阶的方阵，我想知道该矩阵的行列式值是否为零。

知道这一点的最快方法是什么？

我必须在 C++ 中实现它