
本文旨在解决在使用Cramer法则求解线性方程组时,getDeterminant() 方法意外返回0的问题。通过分析代码,我们将定位问题根源,并提供修正后的代码示例,确保Cramer法则能够正确应用于求解线性方程组。本文将重点讲解如何正确实例化 CramersRule 类,以及如何从同一个实例中获取所有方程的系数,从而避免计算错误。
Cramer法则及其应用
Cramer法则是一种使用行列式求解线性方程组的方法。对于一个包含n个未知数和n个方程的线性方程组,如果系数矩阵的行列式不为0,则每个未知数的值都可以通过计算特定行列式的比值得到。
问题分析
原始代码中存在一个关键问题:在 main 方法中,你为每个线性方程都创建了一个独立的 CramersRule 实例 (CR1, CR2, CR3)。这意味着每个实例只存储了一个方程的系数,而 getDeterminant() 方法期望能够访问所有三个方程的系数来计算总的行列式。由于 CR1.getDeterminant() 只能访问第一个方程的系数,因此计算结果是不正确的,经常返回0。
解决方案
要解决这个问题,你需要创建一个 CramersRule 实例,并将所有三个方程的系数都设置到这个实例中。然后,你就可以使用这个实例来计算行列式和求解线性方程组。
以下是修改后的 MyProgram 类代码:
无论做任何事情,都要有一定的方式方法与处理步骤。计算机程序设计比日常生活中的事务处理更具有严谨性、规范性、可行性。为了使计算机有效地解决某些问题,须将处理步骤编排好,用计算机语言组成“序列”,让计算机自动识别并执行这个用计算机语言组成的“序列”,完成预定的任务。将处理问题的步骤编排好,用计算机语言组成序列,也就是常说的编写程序。在Pascal语言中,执行每条语句都是由计算机完成相应的操作。编写Pascal程序,是利用Pasca
import java.util.Scanner;
public class MyProgram {
public static void main(String[] args) {
Scanner input = new Scanner(System.in);
CramersRule CR = new CramersRule(); // 创建一个 CramersRule 实例
System.out.print("Enter 4 numbers for the first equation (ie. 1 2 3 4): ");
CR.setLinearEquation1(input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble());
System.out.print("Enter 4 numbers for the second equation (ie. 1 2 3 4): ");
CR.setLinearEquation2(input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble());
System.out.print("Enter 4 numbers for the third equation (ie. 1 2 3 4): ");
CR.setLinearEquation3(input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble(), input.nextDouble());
System.out.println("The answer of the 3x3 Determinant is " + CR.getDeterminant());
if (CR.getDeterminant() == 0) {
System.out.println("Cramers Rule does not apply.");
} else {
double x = CR.getDx() / CR.getDeterminant();
double y = CR.getDy() / CR.getDeterminant();
double z = CR.getDz() / CR.getDeterminant();
System.out.println("The solution set is (" + x + ", " + y + ", " + z + ")");
}
}
}代码解释:
- 单一实例: 我们创建了一个名为 CR 的 CramersRule 实例。
- 设置系数: 我们使用 CR 实例的 setLinearEquation1, setLinearEquation2, 和 setLinearEquation3 方法来设置三个方程的系数。
- 计算和输出: 我们使用 CR 实例的 getDeterminant, getDx, getDy, 和 getDz 方法来计算行列式和未知数的值,并将结果输出。
重要修改:
- 使用单一的 CramersRule 实例,确保所有方程的系数都在同一个对象中。
- 计算 x, y, z 的值时,使用 getDx() / getDeterminant(), getDy() / getDeterminant(), 和 getDz() / getDeterminant(),而不是 getDeterminant() / getDx()。 这是Cramer法则的正确应用。
注意事项
- 行列式为零的情况: 如果 getDeterminant() 返回 0,则Cramer法则不适用,因为这意味着方程组要么无解,要么有无穷多解。
- 浮点数精度: 由于浮点数的精度限制,即使理论上行列式不为零,计算结果也可能非常接近于零。在实际应用中,可以设置一个容差值,如果行列式的绝对值小于该容差值,则认为行列式为零。
- 代码可读性: 可以考虑将 CramersRule 类中的系数存储在一个二维数组中,这样可以使代码更简洁易懂。
总结
通过使用单一的 CramersRule 实例并正确设置方程系数,可以避免 getDeterminant() 方法返回0的问题,从而正确地应用Cramer法则求解线性方程组。 务必注意行列式为零的情况和浮点数精度问题。









