这个得遍历 int[] i = {1,2,3,4,5}; int[] j = {6,7,8,9,10}; int[] k = new int[i.Length]; for(int m=0;m<i.Length;m++) { k[m] = i[m] + j[m]; } foreach(int n in k) { Response.Write(n.ToString()); }
本帖最后由 caozhy 于 2012-05-19 22:02:38 编辑
本帖最后由 caozhy 于 2012-05-19 22:01:53 编辑
矩阵运算时一个数学软件包基本的功能,写成简练的表达式是很符合数学家的习惯的——因为跟数学书上的符号一直。随便写一个重载+号的例子吧。 public class Mat { public double[,] Datas; public static Mat operator +(Mat a, Mat b) { var result = new Mat { Datas = new double[a.Datas.GetLength(0), b.Datas.GetLength(1)] }; for (var i = 0; i < a.Datas.GetLength(0); i++) for (var j = 0; j < b.Datas.GetLength(1); j++) { double sum = 0; for (var k = 0; k < a.Datas.GetLength(1); k++) sum += a.Datas[i, k] * b.Datas[k, j]; result.Datas[i, j] = sum; } return result; } }这里为矩阵类,设计了+运算。于是打印两个简单的矩阵的和,就可以简单写为 var x = new Mat { Datas = new double[2, 3] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 } } }; var y = new Mat { Datas = new double[3, 2] { { 1.1, 2.2 }, { 3.3, 4.4 }, { 5.5, 6.6 } } }; var result = x + y; for (var i = 0; i < result.Datas.GetLength(0); i++) { for (var j = 0; j < result.Datas.GetLength(1); j++) Console.Write("{0}\t", result.Datas[i, j]); Console.WriteLine(); }你可以写 x+y 这种表达式来计算矩阵求和,也可以写 k*x 这种表达式来计算矩阵乘,甚至是数乘,还可以求你矩阵然后直接矩阵乘法,例如 var t= Inv(a); var result= t*((b*t+c*a)*t;用简练的一个公式,就可以写出复杂的矩阵运算甚至解方程的过程来了。
比如说一个线性规划模型类似于 A * x + y = B,其中B是一个n行1列的向量,而A是n行n列的矩阵,y就是此时的初始可行解,然后模型的目标函数也可以表示为矩阵运算,当交换入基和出基变量(某个x和某个y)的时候,就需要计算新的y向量左边的矩阵的逆矩阵,然后分别左乘左右两边的公式,得到新的线性规划模型。直到没有可交换的变量,最后得到的y就是最终的可行解。(大致是这样意思)使用矩阵,数学家可以三言两语地表达大规模(经济等应用领域)运算的算法,非常方便。所以这类可以直接用运算符重载的表达形式,正是“类似matlab语言”的强大工具,c#所能够写出来的计算方法代码的效果堪比matlab。
int[] i = {1,2,3,4,5};
int[] j = {6,7,8,9,10};
int[] k = new int[i.Length];
for(int m=0;m<i.Length;m++)
{
k[m] = i[m] + j[m];
}
foreach(int n in k)
{
Response.Write(n.ToString());
}
{
public double[,] Datas; public static Mat operator +(Mat a, Mat b)
{
var result = new Mat { Datas = new double[a.Datas.GetLength(0), b.Datas.GetLength(1)] };
for (var i = 0; i < a.Datas.GetLength(0); i++)
for (var j = 0; j < b.Datas.GetLength(1); j++)
{
double sum = 0;
for (var k = 0; k < a.Datas.GetLength(1); k++)
sum += a.Datas[i, k] * b.Datas[k, j];
result.Datas[i, j] = sum;
}
return result;
}
}这里为矩阵类,设计了+运算。于是打印两个简单的矩阵的和,就可以简单写为 var x = new Mat
{
Datas = new double[2, 3] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 } }
};
var y = new Mat
{
Datas = new double[3, 2] { { 1.1, 2.2 }, { 3.3, 4.4 }, { 5.5, 6.6 } }
};
var result = x + y;
for (var i = 0; i < result.Datas.GetLength(0); i++)
{
for (var j = 0; j < result.Datas.GetLength(1); j++)
Console.Write("{0}\t", result.Datas[i, j]);
Console.WriteLine();
}你可以写 x+y 这种表达式来计算矩阵求和,也可以写 k*x 这种表达式来计算矩阵乘,甚至是数乘,还可以求你矩阵然后直接矩阵乘法,例如 var t= Inv(a);
var result= t*((b*t+c*a)*t;用简练的一个公式,就可以写出复杂的矩阵运算甚至解方程的过程来了。