[英]Matrix vector multiplication only if column and row are different
我正在实现Jacobi迭代方法来求解线性系统Ax = b
我有以下代码:
data.a <- c(3, -1, 1, 3, 6, 2, 3, 3, 7)
A <- matrix(data.a, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE)
b <- c(1, 0, 4)
Xo <- c(0,0,0)
X <- c(0, 0, 0)
#A is the matrix:
#3 -1 1
#3 6 2
#3 3 7
#b is the column vector:
#[1, 0, 4]
#and Xo is the previous X computed
for(i in 1:nrow(A)){
sum = 0
for(j in 1:ncol(A)){
if(j != i){
sum = sum + A[i,j]*Xo[j]
}
}
X[i] = -(1/A[i,i])*(sum - b[i])
}
问题是,因为我只乘法和总结值A[i][j]*Xo[j]
为j != i
我使用嵌套的for循环,并使用附配的变量之和。
我的问题是:我可以使用类似
A[i,] %*% Xo
计算没有嵌套循环的总和的值?
编辑:我找到了解决方案
X[i] = -(1/A[i,i])*(A[i,]%*%Xo - A[i,i]*Xo[i] - b[i])
# I subtracted the term A[i,i]*Xo[i] from the product A*Xo
您甚至可以通过制作矩阵R
来删除第一个循环,矩阵R
的元素等于A,对角线元素为零。
update <- function(x, A, b) {
D <- diag(diag(A))
R <- A - D
sums <- R %*% x
x <- (b - sums) / diag(D)
x
}
data.a <- c(3, -1, 1, 3, 6, 2, 3, 3, 7)
A <- matrix(data.a, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE)
b <- c(1, 0, 4)
x <- c(0, 0, 0)
for (i in 1:100) x <- update(x, A, b)
x
# verify the answer is correct
solve(A, b)
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