lu方法技巧

1. 矩阵的lu分解如何笔算

有两种方法：

1. 待定系数。直接设L,U的元素，然后计算L*U=A，解出L和U。虽然这种办法数值计算量大些，但是过程简单易理解。用在编程里更好

2. 左乘行初等矩阵（初等行变化），一步步乘Pi，把A的对角线下面元素消去，然后剩下的就是U。Pn*......P2*P1*A=U，令P=Pn*P(n-1)*...P1，则有P*A=U，所以A=P^(-1)*U。这里P^(-1)是指P的逆。

建议用待定系数法，计算量不大的话。

2. 怎样lu 管最舒服

橡皮手套自wei法。这种方法是最简单的，大家都可以用的。自wei前请准备好润滑液（用浓肥皂水或香皂水也可以）橡皮手套一只，最好是医用的那种，薄薄的，有利于增强快感和传递热量。具体方法是取站位或坐位，将准备好的润滑液涂在阴茎上和手套上，把手套带在右手上（如果你不是左撇子的话），轻轻的用手套抚摩阴茎，直至他坚硬如铁，这时你就要全力的冲刺了，憋住气用最快的速率抽动，因为只有这样你才会感受到和操逼的不同，快速的撸动会使你的，产生极其强烈的快感，使全身肌肉痉挛，从而达到GC，需要注意的是如果你用肥皂水的话，请你将阴毛和阴囊都打湿，这样既过瘾又相当于把小弟弟洗了一便，一举两得。在自wei过程中，你会感觉到那种又滑又快，又有“啪啪”声响的快乐，这可比你平时自己撸管子强得多啊。另外建议尽量少手淫，手淫多肾就虚了，还会导致不举，阳痿，早泄，等。所以戒色是必要的，千万不要以后后悔。

3. 电脑上lu直的lu怎么打

角：这个字的五笔编码是TEK。但是这个字不在GB2312字库里，而是在GBK字库里。所以不支持GBK大字符集的五笔输入法不能打出来。要能用五笔输入法打出这个字来有二种方法：一是重新安装支持GBK字库的五笔输入法；二是在你现在用的五笔输入法中，用“手工造词”的方法把“角”字加进去，以后用你现在的五笔输入法输入“TEK”就行了。
拼音: Lù

4. “露出”的“露”念“lou”还是“lu”或是两个音都可以，这个字的读音我老是搞不懂，请教给讲讲

两个音节都可以。一般作为比较正式的书面语的时候读“lu”,比如揭露、暴露、露水，而作为口语的时候一般读“lou”,比如“露出马脚、露富、露面”等等。

(4)lu方法技巧扩展阅读：

拼音：lòu lù

注音：ㄌㄡˋ ㄌㄨˋ

部首：雨

笔画数：21

笔顺编号：145244442512121354251

郑码：FVRJ

U：9732

四角号码：10164

五笔86&98:FKHK

5. LU有什么技巧么

LU是什么意思？

6. 计算方法LU分解法求解线性方程组 在线等

其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。
例如，4×4矩阵A的情况，（1）式如下：
 （2）
可以用如（1）式分解来求解线性方程组
                                  （3）
首先求解向量y使得
                                                                               （4）
然后再来求解
                                                      （5）
此拆分方法的优点在于求解一个三角形方程组相当容易，这样，（4）式可用向前替代过程求解，如下：
                                                （6）
（5）式可用回代过程求解，这与（2）式~（3）式一样，
                        （7）
（6）式和（7）式共需执行N2次内层循环（对每个右端项b），每个内层循环包括一次乘法和一次加法。如果有N个右端项，它们是单位列向量（在求矩阵逆时就是这种情况），考虑这些零元素可把（6）式的总执行次数从N3/2减少到N3/6，而（7）式的执行次数不变，仍为N3/2。
       注意：一点对A进行了LU分解，就可以一次求解所有要解的右端项。
 
算法实现：
首先，写出（1）式或（2）式的第i，j分量。它总是一个和式，开始部分形式如下：
和式中的项数依赖于i和j中较小的数。事实上有三种形式：
                         （8，9，10）
显然，（8）~（10）式共有N2个方程，而要求N2+N个未知的α和β（因对角线的未知元素有两套），既然未知数的个数比方程个数多，就人为指定N各位指数，然后再来求解其他的未知数。事实上，总是令
                                                                          （11）
有一个算法称为Crout算法，它仅按某种次序排列方程，就能容易的求出（8）式~（11）式的N2+N各方程中的所有α和β。步骤如下：
设
    ，即（11）式
对每个j=0,1,2,...,N-1进行以下两步：
第一步，对每个i=0,1,...,j用（8）式、（9）式和（11）式来解βij，即
                                                                          （12）
第二步，对每个i=j+1,j+2,...,N-1用（10）式来求解αij，即
                              （13）
在求解下一个j之前要保证进行了以上两步。
 
如果按上述过程进行几次迭代后，就会发现（12）式和（13）式右端的α和β在需要时已经得到，还会发现，每一个aij仅被使用一次就不再使用了。这意味着分解是“同址”进行的。简言之Crout算法得到的矩阵是混合矩阵，对本例排列如下：

注：不是把矩阵A分解成LU形式，而是将其按行置换的方式分解。
 
Crout算法的精妙之处：
l         （12）式，在i=j（最后一次应用）时，与（13）式（除后者还要做一次除法外）是完全一样的，这两种情况要求和的上线都是k=j-1（=i-1）。这意味着，不必费心去考虑对角线元素βjj是否会正落在对角线上，也不必考虑该列中，它下面的某个元素（未做除法的）αij，i=j+1，j+2,...,N-1是否会提升成为对角线元素β。
l         它首先找到每行的最大元素，而后（在找最大主元时）乘以一个比例系数，这就实现了“隐式主元法”。
 
运行示例：
Origin coefficient matrix:
 | 0.0 2.0 0.0 1.0 |
 | 2.0 2.0 3.0 2.0 |
 | 4.0 -3.0 0.0 1.0 |
 | 6.0 1.0 -6.0 -5.0 |
-----------------------------------------------
LU mixed matrix:
 | 6.0 1.0 -6.0 -5.0 |
 | 0.0 2.0 0.0 1.0 |
 | 0.3333333333333333 0.8333333333333334 5.0 2.833333333333333 |
 | 0.6666666666666666 -1.8333333333333333 0.8 3.8999999999999995 |
-----------------------------------------------
Origin left-hand vector b:
 | 0.0 |
 | -2.0 |
 | -7.0 |
 | 6.0 |
-----------------------------------------------
Final solution vector:
 | -0.5000000000000003 |
 | 1.0000000000000002 |
 | 0.33333333333333337 |
 | -2.0000000000000004 |
-----------------------------------------------
 
示例程序：
package com.nc4nr.chapter02.lu;

public class LU ...{

    // 4 * 4 coefficient matrix a
    double[][] a = ...{
            ...{0.0, 2.0, 0.0, 1.0},
            ...{2.0, 2.0, 3.0, 2.0},
            ...{4.0, -3.0, 0.0, 1.0},
            ...{6.0, 1.0, -6.0, -5.0}
    };
   
    // 4 * 1 coefficient matrix b
    double[] b = ...{
            0.0,
            -2.0,
            -7.0,
            6.0
    };
   
    int anrow = 4;
    int[] indx = new int[anrow];
    int parity = 1;
   
    private void lucmp() ...{
        final double tiny = 1.0e-20;
        int imax = 0, n = anrow;
        double big, m, sum, temp;
        double[] vv = new double[n];
       
        System.out.println("Origin coefficient matrix:");
        output(a,4);
       
        for (int i = 0; i < n; i++) ...{
            big = 0.0;
            for (int j = 0; j < n; j++) ...{
                if ((temp = Math.abs(a[i][j])) > big) big = temp;
            }
            if (big == 0.0) System.out.println("lu: singular matrix in lucmp.");
            vv[i] = 1.0/big;
        }
       
        for (int j = 0; j < n; j++) ...{
            for (int i = 0; i < j; i++) ...{
                sum = a[i][j];
                for (int k = 0; k < i; k++) sum -= a[i][k]*a[k][j];
                a[i][j] = sum;
            }
            big = 0.0;
            for (int i = j; i < n; i++) ...{
                sum = a[i][j];
                for (int k = 0; k < j; k++)    sum -= a[i][k]*a[k][j];
                a[i][j] = sum;
                if ((m = vv[i]*Math.abs(sum)) >= big) ...{
                    big = m;
                    imax = i;
                }
            }
            if (j != imax) ...{
                for(int k = 0; k < n; k++) ...{
                    m = a[imax][k];
                    a[imax][k] = a[j][k];
                    a[j][k] = m;
                }
                parity = -parity;
                m = vv[imax];
                vv[imax] = vv[j];
                vv[j] = m;
            }
            indx[j] = imax;
            if (a[j][j] == 0.0) a[j][j] = tiny;
            if (j != n - 1) ...{
                m = 1.0/a[j][j];
                for (int i = j+1; i < n; i++) a[i][j] *= m;
            }
        }
       
        System.out.println("LU mixed matrix:");
        output(a,4);
    }
   
    private void lubksb() ...{
        double sum;
        int n = anrow, ii = 0;
       
        System.out.println("Origin left-hand vector b:");
        output(b,4);
       
        for (int i = 0; i < n; i++) ...{
            int ip = indx[i];
            sum = b[ip];
            b[ip] = b[i];
            if (ii != 0)
                for (int j = ii - 1; j < i; j++) sum -= a[i][j]*b[j];
            else if (sum != 0.0)
                ii = i + 1;
            b[i] = sum;
        }
        for (int i = n-1; i >= 0; i--) ...{
            sum = b[i];
            for(int j = i + 1; j < n; j++) sum -= a[i][j]*b[j];
            b[i] = sum / a[i][i];
        }
        System.out.println("Final solution vector:");
        output(b,4);
    }
   
    private void output(double a[][], int anrow) ...{
        for (int i = 0; i < anrow; i++) ...{
            System.out.println(" | " + a[i][0] + " " +
                    a[i][1] + " " +
                    a[i][2] + " " +
                    a[i][3] + " | ");
        }
        System.out.println("-----------------------------------------------");
    }
   
    private void output(double[] b, int bnrow) ...{
        for (int i = 0; i < bnrow; i++) ...{
            System.out.println(" | " + b[i] + " | ");
        }
        System.out.println("-----------------------------------------------");
    }
   
    public LU() ...{
        lucmp(); // 分解
        lubksb(); // 回代
    }
   
    public static void main(String[] args) ...{
        new LU();
    }

}

7. lu的四个声调是什么

如下：

一声lū：噜、撸、謢、噜、撸

二声lú：卢、庐、芦、垆、枦

三声lǔ：卤、虏、掳、卤、鲁

四声lù：陆、碌、露、绿、录

一、撸 lū

释义捋（luō）：挽着裤脚，～起袖子。把树枝上的叶子～下来。

二、庐 lú

释义：

1、简陋的房屋：茅～。～舍。

2、指庐州（旧府名，府治在今安徽合肥）：～剧。

3、姓。

三、卤 lǔ

释义：

1、卤水。

2、一种烹饪方法。把原料（不切碎）放入较大的锅中，加盐及其他调料煮。

四、掳 lǔ

释义：把人抢走：～掠。～人勒赎。

五、陆 lù liù

释义：

1、陆地，高出水面的土地：大～。～路。

2、数目“六”的大写。多用于票证、账目等。

8. 求戒lu方法！

找个老婆

9. lu的四个声调字

一声lū：噜、撸、謢、噜、撸
二声lú：卢、庐、芦、垆、枦
三声lǔ：卤、虏、掳、卤、鲁
四声lù：陆、碌、露、绿、录
一、撸 lū
释义

1、捋（luō）：挽着裤脚，～起袖子。把树枝上的叶子～下来。
2、撤销（职务）：他因犯了错误，职务也给～了。
3、训斥；斥责：挨了一顿～。
相关组词：撸瑟 戒撸 撸串 秃撸反涨 一撸到底
二、庐 lú
释义

1、简陋的房屋：茅～。～舍。
2、指庐州（旧府名，府治在今安徽合肥）：～剧。
3、姓。
相关组词：茅庐 庐舍 穹庐 冢庐 康庐 故庐 顾庐 庐寝 懋庐 庐山 蜗庐 苫庐 蒿庐 匡庐
三、卤 lǔ
释义

1、卤水。
2、一种烹饪方法。把原料（不切碎）放入较大的锅中，加盐及其他调料煮。
3、一种浇在面条等食物上的浓汁。一般先用肉片、鸡蛋等做汤最后勾芡。
4、古又同“虏”。
5、古又同“鲁莽”的“鲁”。
6、古又同“橹”。
相关组词：卤味 卤水 盐卤 斥卤 舄卤 卤菜 卤莽 卤素 潟卤 卤虾 卤子 卤拙 庸卤 塉卤
四、掳 lǔ
释义

把人抢走：～掠。～人勒赎。
相关组词：掳掠 掳获 提掳 强掳 俘掳 掠掳 掳去 胡掳 抢掳 扯掳 掳抢 打掳 掳掇 掳夺
五、陆 lù liù
释义

[ lù ]
陆地，高出水面的土地：大～。～路。
[ liù ]
数目“六”的大写。多用于票证、账目等。
相关组词：陆地 大陆 陆军 陆续 陆运 内陆 陆路 登陆 陆稻 陆沉 陆离 水陆 着陆 马陆