矩阵求逆的快速算法[通俗易懂]

矩阵求逆的快速算法[通俗易懂]                                                                                                  作者:龚敏敏算法介绍矩阵求逆在3D程序中很常见,主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算,严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时,矩阵求逆的优化能极大提高性

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                                                                                                   作者:龚敏敏

算法介绍

矩阵求逆在3D程序中很常见,主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算,严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时,矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。

高斯-约旦法(全选主元)求逆的步骤如下:

首先,对于 k 从 0 到 n – 1 作如下几步:

  1. 从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素,并记住次元素所在的行号和列号,在通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上。这一步称为全选主元。
  2. m(k, k) = 1 / m(k, k)
  3. m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, …, n-1;j != k
  4. m(i, j) = m(i, j) – m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, …, n-1;i, j != k
  5. m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, …, n-1;i != k

最后,根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复,恢复的原则如下:在全选主元过程中,先交换的行(列)后进行恢复;原来的行(列)交换用列(行)交换来恢复。

实现(4阶矩阵)

float Inverse(CLAYMATRIX& mOut, const CLAYMATRIX& rhs) 

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{ 

	CLAYMATRIX m(rhs); 

	DWORD is[4]; 

	DWORD js[4]; 

	float fDet = 1.0f; 

	int f = 1; 


	for (int k = 0; k < 4; k ++) 

	{ 

		// 第一步,全选主元 

		float fMax = 0.0f; 

		for (DWORD i = k; i < 4; i ++) 

	{ 

			for (DWORD j = k; j < 4; j ++) 

			{
  
  

				const float f = Abs(m(i, j));

				if (f > fMax)

				{
					fMax	= f;

					is[k]	= i;

					js[k]	= j;

				}

				}

				}

		if (Abs(fMax) < 0.0001f)

			return 0;

		
		if (is[k] != k)

			{
  
  

			f = -f;

			swap(m(k, 0), m(is[k], 0));

			swap(m(k, 1), m(is[k], 1));

			swap(m(k, 2), m(is[k], 2));

			swap(m(k, 3), m(is[k], 3));

				}

		if (js[k] != k)

			{
  
  

			f = -f;

			swap(m(0, k), m(0, js[k]));

			swap(m(1, k), m(1, js[k]));

			swap(m(2, k), m(2, js[k]));

			swap(m(3, k), m(3, js[k]));

				}


		// 计算行列值

		fDet *= m(k, k);


		// 计算逆矩阵


		// 第二步

		m(k, k) = 1.0f / m(k, k);	

		// 第三步

		for (DWORD j = 0; j < 4; j ++)

			{
  
  

			if (j != k)

				m(k, j) *= m(k, k);

				}

		// 第四步

		for (DWORD i = 0; i < 4; i ++)

			{
  
  

			if (i != k)

			{
  
  

				for	(j = 0; j < 4; j ++)

			{
  
  

			if (j != k)

						m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j);
				}

				}

				}

		// 第五步

		for (i = 0; i < 4; i ++)

			{
  
  

			if (i != k)

				m(i, k) *= -m(k, k);

				}

				}


	for	(k = 3; k >= 0; k --)

			{
  
  

		if (js[k] != k)

			{
  
  

			swap(m(k, 0), m(js[k], 0));

			swap(m(k, 1), m(js[k], 1));

			swap(m(k, 2), m(js[k], 2));

			swap(m(k, 3), m(js[k], 3));

				}

		
		if (is[k] != k)

		{
			swap(m(0, k), m(0, is[k]));

			swap(m(1, k), m(1, is[k]));

			swap(m(2, k), m(2, is[k]));

			swap(m(3, k), m(3, is[k]));

				}

				}


	mOut = m;

	return fDet * f;

				}


比较

  原算法 原算法(经过高度优化) 新算法
加法次数 103 61 39
乘法次数 170 116 69
需要额外空间 16 * sizeof(float) 34 * sizeof(float) 25 * sizeof(float)

结果不言而喻吧。
 

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