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我正在尝试使用 boost c++ 库计算行列式。我找到了下面复制的函数 InvertMatrix() 的代码。每次我计算这个逆时，我也想要行列式。通过从 LU 分解中乘以 U 矩阵的对角线，我很清楚如何计算。有一个问题，我能够正确计算行列式，除了符号。根据旋转我得到的符号不正确的一半时间。有没有人对如何每次都获得正确的标志有建议？提前致谢。

在这里，我插入了计算行列式的最佳方法。

结束我的部分代码。

据我了解，需要进行分解/分解（LU、QR、Cholesky 等），然后基于分解进行矩阵逆计算。有没有其他方法可以绕过它（我想弄清楚我是否可以坚持使用CULAtools试用版中免费提供的 6 个功能）？提前感谢您的评论。

我看到了这个问题，并弹出了这个想法。

在 PHP 中有没有一种有效的方法来做到这一点？

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最好有演示？

对于我正在做的一个项目，我使用 NetworkX adj_matrix() 函数将使用 NetworkX 创建的图分解为邻接矩阵。但是，我遇到的一个问题是，当我尝试找到矩阵的逆时，我分解的每个图都会给我以下错误。

我尝试从 5 个不同的图生成邻接矩阵，当我试图找到邻接矩阵的逆时，它们都产生了相同的错误。我提出的问题是是否有任何方法可以从 NetworkX 图到矩阵。从这里我最好的行动方案是什么？我意识到还有其他关于矩阵逆的问题，但我的问题是我需要图邻接矩阵这一事实。

我正在尝试在 Java 中计算逆矩阵。

我遵循伴随方法（首先计算伴随矩阵，然后转置该矩阵，最后将其乘以行列式值的倒数）。

它适用于矩阵不太大的情况。我已经检查过，对于大小为 12x12 的矩阵，可以快速提供结果。但是，当矩阵大于 12x12 时，完成计算所需的时间呈指数增长。

我需要反转的矩阵是 19x19，而且需要太多时间。花费更多时间的方法是用于计算行列式的方法。

我正在使用的代码是：

有人知道如何更有效地计算大矩阵的行列式吗？如果没有，有谁知道如何使用其他算法计算大矩阵的逆？

谢谢

我正在尝试对来自 iPhone 加速度计的数据应用卡尔曼滤波器。我需要尽可能快地执行矩阵乘法和求逆，所以我很好奇使用 GPU 执行这两个任务的可能性。到目前为止，我只找到了一个矩阵乘法参考：

即使很难，用户也不确定这个乘法是在 GPU 内部执行的。您对如何（如果可能）对反转做同样的事情有任何提示吗？

谢谢你们！

我正在尝试使用 numpy 或 scipy 在 python 中获取非方阵的左逆。如何将以下 Matlab 代码翻译成 Python？

Matlab中是否有与左逆\运算符等效的numpy或scipy？

我认为 python-inverse-of-a-matrix 中的代码非常有趣，特别是因为我多年来一直使用 numpy 进行涉及矩阵的计算。我很失望，因为从 numpy 导入的 2 次失败。以下是进口：

在 numpy 包中既没有找到矩阵也没有找到 linalg。显然，我错过了一些非常明显的东西（但对我来说不是:)）。

我使用 Linux (kubuntu) 并将 numpy 包下载为 debian 包。“矩阵”和“linalg”是否有其他软件包，如果有，它们是什么？

谢谢你的期待，

老阿尔。

我正在使用基于 ARM Cortex-A8 的处理器，并且我有几个地方可以计算 3x3 矩阵逆运算。

由于 Cortex-a8 处理器有一个 NEON SIMD 处理器，我有兴趣将此协处理器用于 3x3 矩阵逆运算，我看到了几个 4x4 实现（英特尔 SSE 和freevec），但我在哪里没有看到执行 3x3 矩阵逆运算使用 SIMD 指令。freevec 使用的方法是将 4x4 矩阵拆分为 4、2x2 矩阵，然后对每个矩阵进行微小的操作，最后将结果重新组合，得到 4x4 矩阵的逆矩阵。我看不到 3x3 矩阵有这样的机会。

任何人都知道如何使用 SIMD 指令执行 3x3 矩阵求逆，这对我很有帮助吗？

问候维克拉姆

嗨我一直在做一些关于矩阵求逆（线性代数）的研究，我想对算法使用 C++ 模板编程，我发现有很多方法，比如：Gauss-Jordan Elimination or LU Decomposition 我发现函数 LU_factorize (c++ boost library)

1. 从程序员或数学家的角度，我想知道是否还有其他方法，哪种方法更好（优点/缺点）？

2. 如果没有其他更快的方法，boost 库中是否已经有（矩阵）反转函数？，因为我搜索了很多，但没有找到。