本文實(shí)例講述了Java實(shí)現(xiàn)求解一元n次多項(xiàng)式的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
項(xiàng)目需要做趨勢預(yù)測，采用線性擬合、2階曲線擬合和指數(shù)擬合的算法，各種線性擬合算法寫成矩陣大概是這么個(gè)形式：
其中x是橫坐標(biāo)采樣值，y是縱坐標(biāo)采樣值，i是采樣點(diǎn)序列號(hào)，a是系數(shù)，N是采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，n是階數(shù)，所以線性擬合最后就轉(zhuǎn)成了一個(gè)解高階方程組的問題。
不知道有沒有什么好用的java矩陣運(yùn)算的包，我很不擅長搜集這種資料，所以只好撿起了已經(jīng)放下多年的線性代數(shù)，自己寫了個(gè)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：
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package commonAlgorithm;public class PolynomialSoluter { private double[][] matrix; private double[] result; private int order; public PolynomialSoluter() { } // 檢查輸入項(xiàng)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(dāng)前行對(duì)角線項(xiàng)為0則與后面的同列項(xiàng)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(jì)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(duì)應(yīng)位置非0的列 while (j < order && matrix[j][i] == 0) j++; // 若對(duì)應(yīng)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; }} |
有更好的算法或者有合適的矩陣運(yùn)算包歡迎交流
希望本文所述對(duì)大家java程序設(shè)計(jì)有所幫助。
原文鏈接：http://blog.csdn.net/strangerzz/article/details/45244249
