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　　.Net的数学算法库NMath提供计算和存储结构的稀疏矩阵分解的类，包括

• 带状和三对角矩阵的LU分解
• 对称和Hermite矩阵的Bunch-Kaufman分解
• 对称和正定矩阵的Cholesky分解

　　分解一旦结构化后，它可以重复使用，用以计算逆，决定因素和条件。如果需要静态的方法来计算，也可以用MatrixFunctions类。

以下为一个稀疏矩阵分解的示例：

DoubleMatrix genMat = new DoubleMatrix(
  "5x5 [ 1.0000 0.5000 0.2500 0.1250 0.0625
         0.5000 1.0000 0.5000 0.2500 0.1250
         0.2500 0.5000 1.0000 0.5000 0.2500
         0.1250 0.2500 0.5000 1.0000 0.5000
         0.0625 0.1250 0.2500 0.5000 1.0000 ]" );
DoubleSymmetricMatrix A = new DoubleSymmetricMatrix( genMat );
DoubleSymPDFact F = new DoubleSymPDFact( A );
DoubleVector v =
   new DoubleVector( A.Order, new RandGenUniform(-1,1) );
DoubleVector x = F.Solve( v );

如果没有明确构建分解的对象，你可以通过以下代码完成：

DoubleVector x = MatrixFunctions.Solve( A, v, true );

还有第三个解决方法，就是使用Solve()，如下代码：

int rows = 8, cols = 8;
DoubleComplexVector data =
  new DoubleComplexVector( cols*3, new RandGenUniform(-1, 1) );
DoubleComplexTriDiagMatrix A =
  new DoubleComplexTriDiagMatrix( data, rows, cols );
DoubleComplexTriDiagFact F = new DoubleComplexTriDiagFact( A );
DoubleComplexMatrix B =
  new DoubleComplexMatrix( A.Rows, 10, new RandGenUniform(-1,1) );
DoubleComplexMatrix X = F.Solve( B );

使用分解矩阵来计算逆可以使用Inverse()，计算行列式可以使用Determinant()，示例如下：

int rows = 8, cols = 8;
FloatComplexMatrix Lehmer = new FloatComplexMatrix( rows, cols );
for ( int i = 0; i < rows; ++i )
{
  for ( int j = 0; j < cols; ++j )
  {
    if ( j >= i )
    {
      Lehmer[i,j] = (float)(i+1)/(float)(j+1);
    }
  }
}
FloatHermitianMatrix A = new FloatHermitianMatrix( Lehmer );
FloatHermitianPDFact F = new FloatHermitianPDFact( A );
FloatHermitianMatrix AInv = F.Inverse();
FloatComplex det = F.Determinant();