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这是约翰·卡马克用来计算 4x4 矩阵行列式的方法。根据我的调查,我确定它开始时类似于拉普拉斯展开定理,但随后继续计算 3x3 行列式,这似乎与我读过的任何论文都不一致。
// 2x2 sub-determinants
float det2_01_01 = mat[0][0] * mat[1][1] - mat[0][1] * mat[1][0];
float det2_01_02 = mat[0][0] * mat[1][2] - mat[0][2] * mat[1][0];
float det2_01_03 = mat[0][0] * mat[1][3] - mat[0][3] * mat[1][0];
float det2_01_12 = mat[0][1] * mat[1][2] - mat[0][2] * mat[1][1];
float det2_01_13 = mat[0][1] * mat[1][3] - mat[0][3] * mat[1][1];
float det2_01_23 = mat[0][2] * mat[1][3] - mat[0][3] * mat[1][2];
// 3x3 sub-determinants
float det3_201_012 = mat[2][0] * det2_01_12 - mat[2][1] * det2_01_02 + mat[2][2] * det2_01_01;
float det3_201_013 = mat[2][0] * det2_01_13 - mat[2][1] * det2_01_03 + mat[2][3] * det2_01_01;
float det3_201_023 = mat[2][0] * det2_01_23 - mat[2][2] * det2_01_03 + mat[2][3] * det2_01_02;
float det3_201_123 = mat[2][1] * det2_01_23 - mat[2][2] * det2_01_13 + mat[2][3] * det2_01_12;
return ( - det3_201_123 * mat[3][0] + det3_201_023 * mat[3][1] - det3_201_013 * mat[3][2] + det3_201_012 * mat[3][3] );
有人可以向我解释这种方法是如何工作的,或者给我指出一篇使用相同方法的好文章吗?
注意
如果重要的话,这个矩阵是行主要的。
最佳答案
这似乎是涉及使用未成年人的方法。数学方面可以在维基百科上找到,网址为
http://en.wikipedia.org/wiki/Determinant#Properties_characterizing_the_determinant
基本上,您将矩阵缩小为更小且更易于计算的矩阵,然后将这些结果相加(它涉及一些 (-1) 因素,这些因素应该在我链接到的页面上进行描述)。
关于math - 这是哪种矩阵行列式计算方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1276611/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!