众所周知，c语言的数学计算功能很差，尤其是对矩阵运算。上传的代码能进行矩阵的求逆，可以修改后直接嵌入程序中。该代码已经在化工、机械等多个实际的工业过程控制中得到应用，主要是求解一些复杂的控制算法，运算效率很高，完全满足实际的控制过程。

使用java实现求矩阵的逆矩阵，使用者可根据吱声需要采纳

返回对称方阵的逆的块单、三或五对角元素。 对于 LU 分解易于计算的大型稀疏矩阵很有用。 不是计算逆矩阵的最快方法，但可以避免完整矩阵存储的内存问题。 可选的渐进对角线计算显示。 用于快速观察对角线上的重要修改。 % Q = smartinv(N) 返回 N^-1。 N 是一个正方形对称矩阵 nx n。 % % Q = smartinv(N,blocksize) 返回块（块大小 x 块大小） % N^-1 的对角线元素。 % % Q = smartinv(N,blocksize,type) 返回块类型-对角线% N^-1 类型的元素可以是 mono、tri 或 penta。 类型% 确定包含对角块计算， % 即对于tri (25%) 和penta (~45%) 存在冗余。 % % Q = smartinv(N,blocksize,position) 返回块对角线元素% N^-1 在

C#实现的矩阵类 功能：可以进行矩阵转置，矩阵相乘，矩阵相加，矩阵求逆。 输入输出： 用户可以输入矩阵值后，可以选择矩阵运算类型，每次运算后都要输出运算后的矩阵。 若有错误，提示错误。

用VB语言编写的求矩阵的逆运算的代码，解决测绘数据处理中的一些繁琐数据。

C语言实现任意阶数的矩阵求逆矩阵运算，将结果输出到控制台。 在该程序中，将参与运算的矩阵的阶数用变量n代替。对于不同阶数的矩阵的运算，修改该n变量即可。

自适应波束形成是智能天线的关键技术，其核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重，并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向，以及抑制干扰信号，通过这些方式，天线可以有效接收所需信号。在实际应用中，收敛性，复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和样本矩阵求逆（SMI）的算法，分析了它们的性能，并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。

 接收机阵列天线抗干扰可采用直接矩阵求逆的方法实现，但在大维数下，矩阵求逆的用时过长。本文针对协方差矩阵的特殊性—正定赫米特矩阵，采用Cholesky 分解求逆方法实现大维数矩阵的求逆，进而对Cholesky 矩阵分解求逆进行了高效的流水设计，并在FPGA 中进行实现，测试结果表明，该方法实现求逆计算用时极短，是一种高效的实现方法。

复数矩阵求逆

（高斯-约旦法）矩阵求逆算法，比较适合编程