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這篇文章給大家介紹使用Java怎么求解一元n次多項式,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
項目需要做趨勢預測,采用線性擬合、2階曲線擬合和指數擬合的算法,各種線性擬合算法寫成矩陣大概是這么個形式:
其中x是橫坐標采樣值,y是縱坐標采樣值,i是采樣點序列號,a是系數,N是采樣點個數,n是階數,所以線性擬合最后就轉成了一個解高階方程組的問題。
不知道有沒有什么好用的java矩陣運算的包,我很不擅長搜集這種資料,所以只好撿起了已經放下多年的線性代數,自己寫了個java程序用增廣矩陣的算法來解高階方程組。直接貼代碼好了:
package commonAlgorithm; public class PolynomialSoluter { private double[][] matrix; private double[] result; private int order; public PolynomialSoluter() { } // 檢查輸入項長度并生成增廣矩陣 private boolean init(double[][] matrixA, double[] arrayB) { order = arrayB.length; if (matrixA.length != order) return false; matrix = new double[order][order + 1]; for (int i = 0; i < order; i++) { if (matrixA[i].length != order) return false; for (int j = 0; j < order; j++) { matrix[i][j] = matrixA[i][j]; } matrix[i][order] = arrayB[i]; } result = new double[order]; return true; } public double[] getResult(double[][] matrixA, double[] arrayB) { if (!init(matrixA, arrayB)) return null; // 高斯消元-正向 for (int i = 0; i < order; i++) { // 如果當前行對角線項為0則與后面的同列項非0的行交換 if (!swithIfZero(i)) return null; // 消元 for (int j = i + 1; j < order; j++) { if (matrix[j][i] == 0) continue; double factor = matrix[j][i] / matrix[i][i]; for (int l = i; l < order + 1; l++) matrix[j][l] = matrix[j][l] - matrix[i][l] * factor; } } // 高斯消元-反向-去掉了冗余計算 for (int i = order - 1; i >= 0; i--) { result[i] = matrix[i][order] / matrix[i][i]; for (int j = i - 1; j > -1; j--) matrix[j][order] = matrix[j][order] - result[i] * matrix[j][i]; } return result; } private boolean swithIfZero(int i) { if (matrix[i][i] == 0) { int j = i + 1; // 找到對應位置非0的列 while (j < order && matrix[j][i] == 0) j++; // 若對應位置全為0則無解 if (j == order) return false; else switchRows(i, j); } return true; } private void switchRows(int i, int j) { double[] tmp = matrix[i]; matrix[i] = matrix[j]; matrix[j] = tmp; } }
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