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invertieren einer 4x4-Matrix

ich suche nach einer Beispielcode-Implementierung, wie eine 4x4-Matrix invertiert werden kann. Ich weiß, dass es gaussian eleminiation, LU Zerlegung usw. gibt, aber anstatt sie im Detail zu betrachten, suche ich wirklich nur nach dem Code, der dies tut.

sprache idealerweise C++, sind die Daten in einem Array von 16 Floats in der Reihenfolge der Cloumn-Major verfügbar.

danke dir!

69
clamp

hier:

bool gluInvertMatrix(const double m[16], double invOut[16])
{
    double inv[16], det;
    int i;

    inv[0] = m[5]  * m[10] * m[15] - 
             m[5]  * m[11] * m[14] - 
             m[9]  * m[6]  * m[15] + 
             m[9]  * m[7]  * m[14] +
             m[13] * m[6]  * m[11] - 
             m[13] * m[7]  * m[10];

    inv[4] = -m[4]  * m[10] * m[15] + 
              m[4]  * m[11] * m[14] + 
              m[8]  * m[6]  * m[15] - 
              m[8]  * m[7]  * m[14] - 
              m[12] * m[6]  * m[11] + 
              m[12] * m[7]  * m[10];

    inv[8] = m[4]  * m[9] * m[15] - 
             m[4]  * m[11] * m[13] - 
             m[8]  * m[5] * m[15] + 
             m[8]  * m[7] * m[13] + 
             m[12] * m[5] * m[11] - 
             m[12] * m[7] * m[9];

    inv[12] = -m[4]  * m[9] * m[14] + 
               m[4]  * m[10] * m[13] +
               m[8]  * m[5] * m[14] - 
               m[8]  * m[6] * m[13] - 
               m[12] * m[5] * m[10] + 
               m[12] * m[6] * m[9];

    inv[1] = -m[1]  * m[10] * m[15] + 
              m[1]  * m[11] * m[14] + 
              m[9]  * m[2] * m[15] - 
              m[9]  * m[3] * m[14] - 
              m[13] * m[2] * m[11] + 
              m[13] * m[3] * m[10];

    inv[5] = m[0]  * m[10] * m[15] - 
             m[0]  * m[11] * m[14] - 
             m[8]  * m[2] * m[15] + 
             m[8]  * m[3] * m[14] + 
             m[12] * m[2] * m[11] - 
             m[12] * m[3] * m[10];

    inv[9] = -m[0]  * m[9] * m[15] + 
              m[0]  * m[11] * m[13] + 
              m[8]  * m[1] * m[15] - 
              m[8]  * m[3] * m[13] - 
              m[12] * m[1] * m[11] + 
              m[12] * m[3] * m[9];

    inv[13] = m[0]  * m[9] * m[14] - 
              m[0]  * m[10] * m[13] - 
              m[8]  * m[1] * m[14] + 
              m[8]  * m[2] * m[13] + 
              m[12] * m[1] * m[10] - 
              m[12] * m[2] * m[9];

    inv[2] = m[1]  * m[6] * m[15] - 
             m[1]  * m[7] * m[14] - 
             m[5]  * m[2] * m[15] + 
             m[5]  * m[3] * m[14] + 
             m[13] * m[2] * m[7] - 
             m[13] * m[3] * m[6];

    inv[6] = -m[0]  * m[6] * m[15] + 
              m[0]  * m[7] * m[14] + 
              m[4]  * m[2] * m[15] - 
              m[4]  * m[3] * m[14] - 
              m[12] * m[2] * m[7] + 
              m[12] * m[3] * m[6];

    inv[10] = m[0]  * m[5] * m[15] - 
              m[0]  * m[7] * m[13] - 
              m[4]  * m[1] * m[15] + 
              m[4]  * m[3] * m[13] + 
              m[12] * m[1] * m[7] - 
              m[12] * m[3] * m[5];

    inv[14] = -m[0]  * m[5] * m[14] + 
               m[0]  * m[6] * m[13] + 
               m[4]  * m[1] * m[14] - 
               m[4]  * m[2] * m[13] - 
               m[12] * m[1] * m[6] + 
               m[12] * m[2] * m[5];

    inv[3] = -m[1] * m[6] * m[11] + 
              m[1] * m[7] * m[10] + 
              m[5] * m[2] * m[11] - 
              m[5] * m[3] * m[10] - 
              m[9] * m[2] * m[7] + 
              m[9] * m[3] * m[6];

    inv[7] = m[0] * m[6] * m[11] - 
             m[0] * m[7] * m[10] - 
             m[4] * m[2] * m[11] + 
             m[4] * m[3] * m[10] + 
             m[8] * m[2] * m[7] - 
             m[8] * m[3] * m[6];

    inv[11] = -m[0] * m[5] * m[11] + 
               m[0] * m[7] * m[9] + 
               m[4] * m[1] * m[11] - 
               m[4] * m[3] * m[9] - 
               m[8] * m[1] * m[7] + 
               m[8] * m[3] * m[5];

    inv[15] = m[0] * m[5] * m[10] - 
              m[0] * m[6] * m[9] - 
              m[4] * m[1] * m[10] + 
              m[4] * m[2] * m[9] + 
              m[8] * m[1] * m[6] - 
              m[8] * m[2] * m[5];

    det = m[0] * inv[0] + m[1] * inv[4] + m[2] * inv[8] + m[3] * inv[12];

    if (det == 0)
        return false;

    det = 1.0 / det;

    for (i = 0; i < 16; i++)
        invOut[i] = inv[i] * det;

    return true;
}

Dies wurde von MESA Implementierung der GLU-Bibliothek aufgehoben.

86
shoosh

Wenn Sie eine C++ - Matrixbibliothek mit vielen Funktionen benötigen, schauen Sie unter Eigenbibliothek - http://eigen.tuxfamily.org

6
user69650

Wenn jemand nach mehr kostümiertem Code sucht und "einfacher zu lesen" ist, dann habe ich diesen bekommen

var A2323 = m.m22 * m.m33 - m.m23 * m.m32 ;
var A1323 = m.m21 * m.m33 - m.m23 * m.m31 ;
var A1223 = m.m21 * m.m32 - m.m22 * m.m31 ;
var A0323 = m.m20 * m.m33 - m.m23 * m.m30 ;
var A0223 = m.m20 * m.m32 - m.m22 * m.m30 ;
var A0123 = m.m20 * m.m31 - m.m21 * m.m30 ;
var A2313 = m.m12 * m.m33 - m.m13 * m.m32 ;
var A1313 = m.m11 * m.m33 - m.m13 * m.m31 ;
var A1213 = m.m11 * m.m32 - m.m12 * m.m31 ;
var A2312 = m.m12 * m.m23 - m.m13 * m.m22 ;
var A1312 = m.m11 * m.m23 - m.m13 * m.m21 ;
var A1212 = m.m11 * m.m22 - m.m12 * m.m21 ;
var A0313 = m.m10 * m.m33 - m.m13 * m.m30 ;
var A0213 = m.m10 * m.m32 - m.m12 * m.m30 ;
var A0312 = m.m10 * m.m23 - m.m13 * m.m20 ;
var A0212 = m.m10 * m.m22 - m.m12 * m.m20 ;
var A0113 = m.m10 * m.m31 - m.m11 * m.m30 ;
var A0112 = m.m10 * m.m21 - m.m11 * m.m20 ;

var det = m.m00 * ( m.m11 * A2323 - m.m12 * A1323 + m.m13 * A1223 ) 
    - m.m01 * ( m.m10 * A2323 - m.m12 * A0323 + m.m13 * A0223 ) 
    + m.m02 * ( m.m10 * A1323 - m.m11 * A0323 + m.m13 * A0123 ) 
    - m.m03 * ( m.m10 * A1223 - m.m11 * A0223 + m.m12 * A0123 ) ;
det = 1 / det;

return new Matrix4x4() {
   m00 = det *   ( m.m11 * A2323 - m.m12 * A1323 + m.m13 * A1223 ),
   m01 = det * - ( m.m01 * A2323 - m.m02 * A1323 + m.m03 * A1223 ),
   m02 = det *   ( m.m01 * A2313 - m.m02 * A1313 + m.m03 * A1213 ),
   m03 = det * - ( m.m01 * A2312 - m.m02 * A1312 + m.m03 * A1212 ),
   m10 = det * - ( m.m10 * A2323 - m.m12 * A0323 + m.m13 * A0223 ),
   m11 = det *   ( m.m00 * A2323 - m.m02 * A0323 + m.m03 * A0223 ),
   m12 = det * - ( m.m00 * A2313 - m.m02 * A0313 + m.m03 * A0213 ),
   m13 = det *   ( m.m00 * A2312 - m.m02 * A0312 + m.m03 * A0212 ),
   m20 = det *   ( m.m10 * A1323 - m.m11 * A0323 + m.m13 * A0123 ),
   m21 = det * - ( m.m00 * A1323 - m.m01 * A0323 + m.m03 * A0123 ),
   m22 = det *   ( m.m00 * A1313 - m.m01 * A0313 + m.m03 * A0113 ),
   m23 = det * - ( m.m00 * A1312 - m.m01 * A0312 + m.m03 * A0112 ),
   m30 = det * - ( m.m10 * A1223 - m.m11 * A0223 + m.m12 * A0123 ),
   m31 = det *   ( m.m00 * A1223 - m.m01 * A0223 + m.m02 * A0123 ),
   m32 = det * - ( m.m00 * A1213 - m.m01 * A0213 + m.m02 * A0113 ),
   m33 = det *   ( m.m00 * A1212 - m.m01 * A0212 + m.m02 * A0112 ),
};

Ich schreibe den Code nicht, aber mein Programm hat es getan. Ich habe ein kleines Programm um ein Programm zu erstellen erstellt, das die Determinante und die Inverse einer N-Matrix berechnet.

Ich mache es, weil ich einmal in der Vergangenheit einen Code benötige, der die 5x5-Matrix umkehrt, aber niemand auf der Erde hat dies getan, also habe ich einen gemacht. 

Werfen Sie einen Blick auf das Programm hier .

BEARBEITEN: Das Matrix-Layout ist Zeile für Zeile (Bedeutung m01 ist in der ersten Zeile und zweiten Spalte). Die Sprache ist auch C #, sollte aber leicht in C konvertiert werden können.

6
willnode

Ich habe die MESA-Implementierung "aufgerollt" (auch ein paar Unit-Tests geschrieben, um sicherzustellen, dass sie tatsächlich funktioniert).

Hier:

float invf(int i,int j,const float* m){

    int o = 2+(j-i);

    i += 4+o;
    j += 4-o;

    #define e(a,b) m[ ((j+b)%4)*4 + ((i+a)%4) ]

    float inv =
     + e(+1,-1)*e(+0,+0)*e(-1,+1)
     + e(+1,+1)*e(+0,-1)*e(-1,+0)
     + e(-1,-1)*e(+1,+0)*e(+0,+1)
     - e(-1,-1)*e(+0,+0)*e(+1,+1)
     - e(-1,+1)*e(+0,-1)*e(+1,+0)
     - e(+1,-1)*e(-1,+0)*e(+0,+1);

    return (o%2)?inv : -inv;

    #undef e

}

bool inverseMatrix4x4(const float *m, float *out)
{

    float inv[16];

    for(int i=0;i<4;i++)
        for(int j=0;j<4;j++)
            inv[j*4+i] = invf(i,j,m);

    double D = 0;

    for(int k=0;k<4;k++) D += m[k] * inv[k*4];

    if (D == 0) return false;

    D = 1.0 / D;

    for (int i = 0; i < 16; i++)
        out[i] = inv[i] * D;

    return true;

}

Ich habe etwas darüber geschrieben und das Muster der positiven/negativen Faktoren in meinem Blog dargestellt.

Wie von @LiraNuna vorgeschlagen, sind auf vielen Plattformen hardwarebeschleunigte Versionen solcher Routinen verfügbar. Daher bin ich froh, dass es eine "Sicherungsversion" gibt, die lesbar und prägnant ist.

Note: Dies kann 3,5 Mal langsamer oder schlechter als die MESA-Implementierung ausgeführt werden. Sie können das Muster der Faktoren verschieben, um einige Zusätze usw. zu entfernen, aber es würde an Lesbarkeit verlieren und wird trotzdem nicht sehr schnell sein.

5
user234736

Sie können die wissenschaftliche Bibliothek GNU verwenden oder den Code darin nachschlagen.

Edit: Sie wollen den Abschnitt Lineare Algebra .

2
Svante

Inspiriert von @shoosh, um MESA-Implementierungen zu überprüfen, stellte ich fest, dass die Matrixinversion in neueren Mesa-Releases ganz anders aussieht. Ich nehme an, das sind gute Verbesserungen. Hier ist der Matrixinversionscode aus Mesa-17.3.9 :

/* Returns true for success, false for failure (singular matrix) */
bool DirectVolumeRenderer::_mesa_invert_matrix_general( GLfloat out[16], const GLfloat in[16] )
{
    /**
     * References an element of 4x4 matrix.
     * Calculate the linear storage index of the element and references it. 
     */
    #define MAT(m,r,c) (m)[(c)*4+(r)]
    /**
     * Swaps the values of two floating point variables.
     */
    #define SWAP_ROWS(a, b) { GLfloat *_tmp = a; (a)=(b); (b)=_tmp; }

    const GLfloat *m = in;
    GLfloat wtmp[4][8];
    GLfloat m0, m1, m2, m3, s;
    GLfloat *r0, *r1, *r2, *r3;

    r0 = wtmp[0], r1 = wtmp[1], r2 = wtmp[2], r3 = wtmp[3];

    r0[0] = MAT(m,0,0), r0[1] = MAT(m,0,1),
    r0[2] = MAT(m,0,2), r0[3] = MAT(m,0,3),
    r0[4] = 1.0, r0[5] = r0[6] = r0[7] = 0.0,

    r1[0] = MAT(m,1,0), r1[1] = MAT(m,1,1),
    r1[2] = MAT(m,1,2), r1[3] = MAT(m,1,3),
    r1[5] = 1.0, r1[4] = r1[6] = r1[7] = 0.0,

    r2[0] = MAT(m,2,0), r2[1] = MAT(m,2,1),
    r2[2] = MAT(m,2,2), r2[3] = MAT(m,2,3),
    r2[6] = 1.0, r2[4] = r2[5] = r2[7] = 0.0,

    r3[0] = MAT(m,3,0), r3[1] = MAT(m,3,1),
    r3[2] = MAT(m,3,2), r3[3] = MAT(m,3,3),
    r3[7] = 1.0, r3[4] = r3[5] = r3[6] = 0.0;

    /* choose pivot - or die */
    if (fabsf(r3[0])>fabsf(r2[0])) SWAP_ROWS(r3, r2);
    if (fabsf(r2[0])>fabsf(r1[0])) SWAP_ROWS(r2, r1);
    if (fabsf(r1[0])>fabsf(r0[0])) SWAP_ROWS(r1, r0);
    if (0.0F == r0[0])
        return false;

    /* eliminate first variable     */
    m1 = r1[0]/r0[0]; m2 = r2[0]/r0[0]; m3 = r3[0]/r0[0];
    s = r0[1]; r1[1] -= m1 * s; r2[1] -= m2 * s; r3[1] -= m3 * s;
    s = r0[2]; r1[2] -= m1 * s; r2[2] -= m2 * s; r3[2] -= m3 * s;
    s = r0[3]; r1[3] -= m1 * s; r2[3] -= m2 * s; r3[3] -= m3 * s;
    s = r0[4];
    if (s != 0.0F) { r1[4] -= m1 * s; r2[4] -= m2 * s; r3[4] -= m3 * s; }
    s = r0[5];
    if (s != 0.0F) { r1[5] -= m1 * s; r2[5] -= m2 * s; r3[5] -= m3 * s; }
    s = r0[6];
    if (s != 0.0F) { r1[6] -= m1 * s; r2[6] -= m2 * s; r3[6] -= m3 * s; }
    s = r0[7];
    if (s != 0.0F) { r1[7] -= m1 * s; r2[7] -= m2 * s; r3[7] -= m3 * s; }

    /* choose pivot - or die */
    if (fabsf(r3[1])>fabsf(r2[1])) SWAP_ROWS(r3, r2);
    if (fabsf(r2[1])>fabsf(r1[1])) SWAP_ROWS(r2, r1);
    if (0.0F == r1[1])
        return false;

    /* eliminate second variable */
    m2 = r2[1]/r1[1]; m3 = r3[1]/r1[1];
    r2[2] -= m2 * r1[2]; r3[2] -= m3 * r1[2];
    r2[3] -= m2 * r1[3]; r3[3] -= m3 * r1[3];
    s = r1[4]; if (0.0F != s) { r2[4] -= m2 * s; r3[4] -= m3 * s; }
    s = r1[5]; if (0.0F != s) { r2[5] -= m2 * s; r3[5] -= m3 * s; }
    s = r1[6]; if (0.0F != s) { r2[6] -= m2 * s; r3[6] -= m3 * s; }
    s = r1[7]; if (0.0F != s) { r2[7] -= m2 * s; r3[7] -= m3 * s; }

    /* choose pivot - or die */
    if (fabsf(r3[2])>fabsf(r2[2])) SWAP_ROWS(r3, r2);
    if (0.0F == r2[2])
        return false;

    /* eliminate third variable */
    m3 = r3[2]/r2[2];
    r3[3] -= m3 * r2[3], r3[4] -= m3 * r2[4],
    r3[5] -= m3 * r2[5], r3[6] -= m3 * r2[6],
    r3[7] -= m3 * r2[7];

    /* last check */
    if (0.0F == r3[3])
        return false;

    s = 1.0F/r3[3];             /* now back substitute row 3 */
    r3[4] *= s; r3[5] *= s; r3[6] *= s; r3[7] *= s;

    m2 = r2[3];                 /* now back substitute row 2 */
    s  = 1.0F/r2[2];
    r2[4] = s * (r2[4] - r3[4] * m2), r2[5] = s * (r2[5] - r3[5] * m2),
    r2[6] = s * (r2[6] - r3[6] * m2), r2[7] = s * (r2[7] - r3[7] * m2);
    m1 = r1[3];
    r1[4] -= r3[4] * m1, r1[5] -= r3[5] * m1,
    r1[6] -= r3[6] * m1, r1[7] -= r3[7] * m1;
    m0 = r0[3];
    r0[4] -= r3[4] * m0, r0[5] -= r3[5] * m0,
    r0[6] -= r3[6] * m0, r0[7] -= r3[7] * m0;

    m1 = r1[2];                 /* now back substitute row 1 */
    s  = 1.0F/r1[1];
    r1[4] = s * (r1[4] - r2[4] * m1), r1[5] = s * (r1[5] - r2[5] * m1),
    r1[6] = s * (r1[6] - r2[6] * m1), r1[7] = s * (r1[7] - r2[7] * m1);
    m0 = r0[2];
    r0[4] -= r2[4] * m0, r0[5] -= r2[5] * m0,
    r0[6] -= r2[6] * m0, r0[7] -= r2[7] * m0;

    m0 = r0[1];                 /* now back substitute row 0 */
    s  = 1.0F/r0[0];
    r0[4] = s * (r0[4] - r1[4] * m0), r0[5] = s * (r0[5] - r1[5] * m0),
    r0[6] = s * (r0[6] - r1[6] * m0), r0[7] = s * (r0[7] - r1[7] * m0);

    MAT(out,0,0) = r0[4]; MAT(out,0,1) = r0[5],
    MAT(out,0,2) = r0[6]; MAT(out,0,3) = r0[7],
    MAT(out,1,0) = r1[4]; MAT(out,1,1) = r1[5],
    MAT(out,1,2) = r1[6]; MAT(out,1,3) = r1[7],
    MAT(out,2,0) = r2[4]; MAT(out,2,1) = r2[5],
    MAT(out,2,2) = r2[6]; MAT(out,2,3) = r2[7],
    MAT(out,3,0) = r3[4]; MAT(out,3,1) = r3[5],
    MAT(out,3,2) = r3[6]; MAT(out,3,3) = r3[7];

    #undef SWAP_ROWS
    #undef MAT

    return true;
}

Hinweis: Sie finden diesen Code in der Mesa-Codebasis: mesa-17.3.9/src/mesa/math/m_matrix.c.

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Samuel Li

Hier ist eine kleine (nur eine Kopfzeile) C++ vector math - Bibliothek (für die 3D-Programmierung). Wenn Sie es verwenden, denken Sie daran, dass das Layout der Matrizen im Speicher im Vergleich zu dem, was OpenGL erwartet, invertiert ist. Ich hatte Spaß daran, es herauszufinden ...

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Eugene

Sie können es nach diesem Blog schneller machen.

#define SUBP(i,j) input[i][j]
#define SUBQ(i,j) input[i][2+j]
#define SUBR(i,j) input[2+i][j]
#define SUBS(i,j) input[2+i][2+j]

#define OUTP(i,j) output[i][j]
#define OUTQ(i,j) output[i][2+j]
#define OUTR(i,j) output[2+i][j]
#define OUTS(i,j) output[2+i][2+j]

#define INVP(i,j) invP[i][j]
#define INVPQ(i,j) invPQ[i][j]
#define RINVP(i,j) RinvP[i][j]
#define INVPQ(i,j) invPQ[i][j]
#define RINVPQ(i,j) RinvPQ[i][j]
#define INVPQR(i,j) invPQR[i][j]
#define INVS(i,j) invS[i][j]

#define MULTI(MAT1, MAT2, MAT3) \
    MAT3(0,0)=MAT1(0,0)*MAT2(0,0) + MAT1(0,1)*MAT2(1,0); \
MAT3(0,1)=MAT1(0,0)*MAT2(0,1) + MAT1(0,1)*MAT2(1,1); \
MAT3(1,0)=MAT1(1,0)*MAT2(0,0) + MAT1(1,1)*MAT2(1,0); \
MAT3(1,1)=MAT1(1,0)*MAT2(0,1) + MAT1(1,1)*MAT2(1,1);

#define INV(MAT1, MAT2) \
    _det = 1.0 / (MAT1(0,0) * MAT1(1,1) - MAT1(0,1) * MAT1(1,0)); \
MAT2(0,0) = MAT1(1,1) * _det; \
MAT2(1,1) = MAT1(0,0) * _det; \
MAT2(0,1) = -MAT1(0,1) * _det; \
MAT2(1,0) = -MAT1(1,0) * _det; \

#define SUBTRACT(MAT1, MAT2, MAT3) \
    MAT3(0,0)=MAT1(0,0) - MAT2(0,0); \
MAT3(0,1)=MAT1(0,1) - MAT2(0,1); \
MAT3(1,0)=MAT1(1,0) - MAT2(1,0); \
MAT3(1,1)=MAT1(1,1) - MAT2(1,1);

#define NEGATIVE(MAT) \
    MAT(0,0)=-MAT(0,0); \
MAT(0,1)=-MAT(0,1); \
MAT(1,0)=-MAT(1,0); \
MAT(1,1)=-MAT(1,1);


void getInvertMatrix(complex<double> input[4][4], complex<double> output[4][4]) {
    complex<double> _det;
    complex<double> invP[2][2];
    complex<double> invPQ[2][2];
    complex<double> RinvP[2][2];
    complex<double> RinvPQ[2][2];
    complex<double> invPQR[2][2];
    complex<double> invS[2][2];


    INV(SUBP, INVP);
    MULTI(SUBR, INVP, RINVP);
    MULTI(INVP, SUBQ, INVPQ);
    MULTI(RINVP, SUBQ, RINVPQ);
    SUBTRACT(SUBS, RINVPQ, INVS);
    INV(INVS, OUTS);
    NEGATIVE(OUTS);
    MULTI(OUTS, RINVP, OUTR);
    MULTI(INVPQ, OUTS, OUTQ);
    MULTI(INVPQ, OUTR, INVPQR);
    SUBTRACT(INVP, INVPQR, OUTP);
}

Dies ist keine vollständige Implementierung, da P möglicherweise nicht invertierbar ist. Sie können diesen Code jedoch mit der MESA-Implementierung kombinieren, um eine bessere Leistung zu erzielen.

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Robert Li