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?? test.cpp

?? 本系統是一個基于神經網絡的文字識別系統
?? CPP
字號:
#include "tvec.h"
#include "tmat.h"
#include <crtdbg.h>
typedef tmat<double> CMatrix;
typedef tvec<double> CVector;


/****************************************************************************************
			       一個簡單易用的矩陣類庫	  		           
 使用簡介:
	
初始化矩陣: tmax<double>A(3,2);        -生成一個3行2列的零陣
初始化矩陣: tmax<double>B(2,2,a);      -生成一個2行2列的矩陣并利用數組a的前2×2個元素為其賦值。
										這里要求a至少要包含2×2個元素
給矩陣元素賦值: A(1,2)=1.0;			-將1.0賦給矩陣A的第1行、第2列
取矩陣元素的值: f=A(2,2);			    -取出矩陣A第2行、第2列的值賦給f
矩陣的加、減、乘: A=B+C;C=B*A;等等,可以像普通數據類型那樣直接進行運算符運算
矩陣轉置:      transpose(A);
求矩陣行列式:   det(A);     注意:必須是方陣
矩陣求逆:       inv(A);		注意:必須是方陣

得到矩陣的行數和列數: 	A.nrows();   A.ncols();

resize矩陣:  A.resize(2,2);           -取原來A矩陣的前2×2個元素來構造新尺寸的A
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-

  另外,tvec.h則包含了一個矢量(向量)類庫,這里也簡要介紹一下

初始化向量: tvec<double>A;         -生成一個一維的向量。默認初始值為0
初始化向量: tvec<double>B(4);      -生成一個4維的向量
初始化向量: tvec<double>C(4,0.1);  -生成一個4維的向量,并將每一維元素初始化為0.1
初始化向量: tvec<double>D(5,a);    -生成一個5維的向量,并用數組a的前5個元素為其賦值
初始化向量: tvec<double>E(B);      -由向量B來初始化向量E。相當于復制向量

給向量的元素賦值: B(1)=2.0;        -給B向量的第1維元素賦值為2.0
提取向量元素的值: f=B(2);          -將B向量的第2維元素提取出來,賦給變量f

得到向量的維數:  B.nsize();

******************************************************************************************
【注意】:
1.本類庫的矩陣、向量運算采用值傳遞
2.本類庫的矩陣和向量的第一個元素的起始下標為1,不是0。這點尤其要注意。這和C語言中的數組不一樣

*此注釋由zhao hui添加
bugzhao@sohu.com
*****************************************************************************************/                  
CVector V[3];
bool test()
{
	V[0].resize (4);
	V[0](1)=1;
	double k=V[0](1);
	cout<<k;
	return true;
}
int main()
{
	double a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9};
	double b[]={1.12,2.45,5.67,-2.2,3.4,6.4,0,7.1};
	//創建一個2行3列的零陣mA
	CMatrix mA(2,3);
	mA(1)=2;
	mA(2)=4;
	mA(3)=mA(2);
	mA(4)=5;////mA(4)其實就是mA(2,1)
	mA(2,3)=9;
	cout<<"測試1:\n"<<mA;
	cout<<"mA(4)="<<mA(4)<<"\n";
	cout<<"mA(2,1)="<<mA(2,1)<<"\n";
	//由mA來創建一個一模一樣的矩陣mB
	CMatrix mB(mA);
	cout<<"測試2:\n"<<mB;
	cout<<"A的內存地址:"<<&mA;
	cout<<"\nB的內存地址:"<<&mB<<"\n";
	//resize矩陣mA。保留原來mA中的前2×2個元素
	mA.resize(2,2);
	cout<<"測試3:\n"<<mA;
	cout<<"A的內存地址:"<<&mA<<"\n";//可見resize后,A的地址不變
	//由數組a來創建一個矩陣mC
	CMatrix mC(3,2,a);
	cout<<"測試4:\n"<<mC;
	//求mD轉置
	CMatrix mD(2,3,a);
	cout<<"測試5:\n"<<mD<<"\n轉置前mD的地址:"<<&mD<<"\n";
	mD=transpose(mD);
	cout<<mD<<"\n轉置后mD的地址:"<<&mD<<"\n";
	//可見,雖然轉置后行數、列數互換,這里仍然可以直接把轉置后的矩陣賦給自身
	//位于等號左邊的矩陣可以自動調整行數和列數。這很便利!
	//求逆矩陣
	CMatrix mE(2,2,b);
	cout<<"測試6:\n"<<mE;
	mE=inv(mE);
	cout<<mE;
	cout<<inv(mE);//再求逆回來。注意這句不會改變mE本身,但可以顯示出再次求逆后的結果
	cout<<mE;
	//矩陣的連續運算
	CMatrix A(2,2,a);
	CMatrix B(3,2,a);
	CMatrix C(2,3,a);
	CMatrix D;
	D=inv(A)*transpose(B)+C;//求D=A的逆乘以B的轉置,再加上C
	//可見,該類庫來進行矩陣的一系列運算非常簡單!
	cout<<"測試7:\nA的逆乘以B的轉置,再加上C\n"<<A<<B<<C<<D;
	cout<<A<<inv(A)<<A*inv(A);
	cout<<diagprod(A)<<"\n";
	///////////////////////////////
	//以下進入向量部分
	CVector vA(3,a);
	cout<<"測試8:向量\n"<<vA;
	//由向量構造矩陣
	CMatrix mAA(3,1,vA);
	cout<<"由向量構造矩陣\n"<<mAA;
	//這里,將列向量vA(3行、1列)轉化為3行、1列的矩陣,于是就可以使用矩陣計算公式來兼容向量了!
	//
	//最后,調用diagbyarray函數來由一個數組來構造一個矩陣。這里矩陣對角線的元素為該數組的元素
	CMatrix mBB;
	double aa[]={1,2,3,4,5};
	diagbyarray(mBB,aa,5);
	cout<<"最后一個測試:\n"<<mBB;
	diagbyarray(mBB,aa,3);
	cout<<"\n"<<mBB;
	/*
	CVector v1,v2;
	v1.resize (4);
	v1(1)=2;
	v2.resize (4);
	cout<<v1;
	cout<<v2;
	double kkk=v1(1);
	cout<<"kkk: "<<kkk<<"\n";
	*/
	test();

	return 0;
}

?? 快捷鍵說明

復制代碼 Ctrl + C
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切換主題 Ctrl + Shift + D
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