高斯消元解异或方程组 模板

本文详细介绍了矩阵异或消元算法的实现过程,包括矩阵初始化、变量数计算及解的存在性判断。

Code:

const int RNS = 55;
const int CNS = 55;
struct matrix{
    int row, col;
    int a[RNS][CNS], b[RNS];

    void init(int _row, int _col)
    {
        row = _row, col = _col;
        memset(a, 0, sizeof(a));
        memset(b, 0, sizeof(b));
    }
};

int guass_xor(matrix e)//m*n的矩阵,异或消元,返回自由变量数 无解返回-1
{
    int m = e.row, n = e.col;
    int i,j,k,r,u;
    for(i = j = 0; i<m && j<n; j++)
    {
        for(r=i, k=i;k<m;k++) if(e.a[k][j]) {r=k; break;}

        if(e.a[r][j])
        {
            if(r!=i)//提高数值稳定性
            {
                for(k=0;k<=n;k++) swap(e.a[r][k],e.a[i][k]);
                swap(e.b[r], e.b[i]);
            }
            for(u=i+1; u<m; u++)
            {
                if(e.a[u][j])
                {
                    for(k=i;k<=n;k++) e.a[u][k] ^= e.a[i][k];
                    e.b[u] ^= e.b[i];
                }
            }
            i++;//非全0式子数,即有界变量数
        }
    }

    for(k = i; k < m; k++) if(e.b[k]) return -1;
    return (n - i);
}



高斯消法是一种用于求线性方程组的经典算法,在异或方程组中同样适用。下面将详细阐述利用高斯消法求异或方程组,通过前512位比特流作为系数矩阵M、后512位作为常数向量A构成增广矩阵,经过高斯消、寻找主并消以及回代求本原多项式C的方法。 ### 步骤 #### 1. 构建增广矩阵 将前512位比特流组成系数矩阵M,后512位比特流组成常数向量A,将向量A添加到矩阵M的右侧,构成增广矩阵。在Python中,可以使用`numpy`库来完成这一步骤: ```python import numpy as np # 假设bit_stream是一个包含1024位的比特流 bit_stream = [0, 1, 0, ...] # 共1024个素 M = np.array(bit_stream[:512]).reshape((512, 1)) A = np.array(bit_stream[512:]).reshape((512, 1)) augmented_matrix = np.hstack((M, A)) ``` #### 2. 高斯消与主寻找 从增广矩阵的第一行开始,逐行寻找主(即当前列中值为1的素),并将主所在行交换到当前处理的行。然后,利用异或运算将主所在列下方的所有素消为0。 ```python for i in range(512): # 寻找主 pivot_row = i while pivot_row < 512 and augmented_matrix[pivot_row, i] == 0: pivot_row += 1 if pivot_row == 512: continue # 交换行 augmented_matrix[[i, pivot_row]] = augmented_matrix[[pivot_row, i]] # 消 for j in range(i + 1, 512): if augmented_matrix[j, i] == 1: augmented_matrix[j] = np.bitwise_xor(augmented_matrix[j], augmented_matrix[i]) ``` #### 3. 回代求 从增广矩阵的最后一行开始,逐行回代求未知数。 ```python C = np.zeros((512, 1), dtype=int) for i in range(511, -1, -1): C[i] = augmented_matrix[i, 512] for j in range(i + 1, 512): C[i] ^= augmented_matrix[i, j] * C[j] ``` ### 完整代码示例 ```python import numpy as np # 假设bit_stream是一个包含1024位的比特流 bit_stream = [0, 1, 0, ...] # 共1024个素 M = np.array(bit_stream[:512]).reshape((512, 1)) A = np.array(bit_stream[512:]).reshape((512, 1)) augmented_matrix = np.hstack((M, A)) # 高斯消与主寻找 for i in range(512): # 寻找主 pivot_row = i while pivot_row < 512 and augmented_matrix[pivot_row, i] == 0: pivot_row += 1 if pivot_row == 512: continue # 交换行 augmented_matrix[[i, pivot_row]] = augmented_matrix[[pivot_row, i]] # 消 for j in range(i + 1, 512): if augmented_matrix[j, i] == 1: augmented_matrix[j] = np.bitwise_xor(augmented_matrix[j], augmented_matrix[i]) # 回代求 C = np.zeros((512, 1), dtype=int) for i in range(511, -1, -1): C[i] = augmented_matrix[i, 512] for j in range(i + 1, 512): C[i] ^= augmented_matrix[i, j] * C[j] print("本原多项式C:", C.flatten()) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:高斯消法的时间复杂度为$O(n^3)$,其中$n$是方程组的未知数个数,这里$n = 512$。 - **空间复杂度**:主要用于存储增广矩阵和结果向量,空间复杂度为$O(n^2)$。
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