矩阵的第(i,j)个次要是删除了第i行和第j列的矩阵.
minor <- function(A, i, j)
{
A[-i, -j]
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
第(i,j)个辅助因子是功率i + j的第(i,j)个次要时间-1.
cofactor <- function(A, i, j)
{
-1 ^ (i + j) * minor(A, i, j)
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
通过这种方式,我得到了A的辅助因子,那我怎么能得到伴随矩阵?
你需要括号括号-1
和次要定义中的决定因素.
之后,你可以使用循环或 outer
# Sample data
n <- 5
A <- matrix(rnorm(n*n), n, n)
# Minor and cofactor
minor <- function(A, i, j) det( A[-i,-j] )
cofactor <- function(A, i, j) (-1)^(i+j) * minor(A,i,j)
# With a loop
adjoint1 <- function(A) {
n <- nrow(A)
B <- matrix(NA, n, n)
for( i in 1:n )
for( j in 1:n )
B[j,i] <- cofactor(A, i, j)
B
}
# With `outer`
adjoint2 <- function(A) {
n <- nrow(A)
t(outer(1:n, 1:n, Vectorize(
function(i,j) cofactor(A,i,j)
)))
}
# Check the result: these should be equal
det(A) * diag(nrow(A))
A %*% adjoint1(A)
A %*% adjoint2(A)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)