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研究概率算法的意义在于我们在实际中有时会发现，随机选择结果比花费时间去做最优选择的结果会好的多；有时利用确定性算法求不出问题的解，而利用随机算法则总是可以求得问题的近似解，例如我们求f(x)=sin2((100)!πx)，∫ 01f(x)dx的积分。概率算法也即随机决策算法，是基于概率论、统计学理论基础等，对同一输入实例的不同次执行会给出不同的解，即解的结果不可再现。所以可能会出现最坏的可能性，但

什么是矩阵LU的分解呢？顾名思义LU分解就是讲矩阵分解成下三角矩阵L和上三角矩阵U。可能一上来直接就讲解矩阵LU分解有点突然。那么在说这个之前呢我们先从线性代数方面回顾一下吧，其实说到矩阵我们头脑中自然而然的就会想到行列式，其实行列式和矩阵是有区别的，行列式表示一个数，而矩阵则表示的是一组向量。下面先了解下矩阵的一些基本的性质和运算，然后再看矩阵LU分解。 1）对n阶矩阵A进行转置 start