MATLAB 求解 C = A \ B 的 MathNet 等效项是什么
我最近开始使用 MathNet 来实现线性代数，但是在将 MATLAB 函数转换为 MathNet 时遇到一些问题。
在 MATLAB 中，我经常使用反斜杠运算符进行简单求解：
C = A \ B
在 MathNet 中与此等效的是什么？
我使用 C = Inv(A) * B 在一个小矩阵中得到相同的结果，但我不知道结果是否精确。
I've recently begun using MathNet to implement our linear algebra, however I'm having some trouble translation MATLAB functions to MathNet.
In MATLAB I often use the simple solve using the backslash operator:
C = A \ B
What is the equivalent of this in MathNet?
I get the same results in a small matrix using C = Inv(A) * B, but I don't know if the result is as precise.
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评论（4）
var C = A.QR().Solve(B);（使用 QR 分解）对于方阵也：
var C = A.LU().Solve(B);代码>（使用LU分解）var C = A.QR().Solve(B);(using QR decomposition)For square matrices also:
var C = A.LU().Solve(B);(using LU decomposition)我不认为 MathNet 有任何与 Matlab 反斜杠运算符“等价”的东西。有关 Matlab 反斜杠如何工作的一些信息，请参阅此网站：有关 mldivide() 的 Matlab 手册< /a>.我想你可以看看一些求解方法，比如 QRSolve，但我认为它们不会那么容易使用......
“精确”是什么意思？您是在问 MathNet 的 inv() 是否可以精确反转矩阵，或者您只是在问是否可以将 C 计算为 Inv(A)*(B)？
如果你问的是后者，是的，对于方阵Matlab的反斜杠与Inv(A)*(B)大致相同。
I don't think MathNet has any "equivalent" of Matlab's backslash operator. See this site for some info on how Matlab's backslash works: Matlab manual on mldivide(). I guess you could look at some of the solve methods, like QRSolve, but I don't think they will be as easy to use...
What do you mean by "precise"? Are you asking if MathNet's inv() does exact inversion of a matrix, or are you simply asking if you could calculate C as Inv(A)*(B)?
If you are asking the later, yes, for square matrices Matlab's backslash is roughly the same as Inv(A)*(B).
通过我使用 Matlab 和 Math.Net 数值进行的测试：
矩阵 A
向量 B
Matlab: A \ B
Math.Net 数值：A.QR().Solve(B)
两者给出相同的结果（在我的例子中）。我认为 B 作为矩阵也适用。
With the tests I've made using Matlab and Math.Net Numerics:
Matrix A
Vector B
Matlab: A \ B
Math.Net Numerics: A.QR().Solve(B)
Both give the same results (in my case). I think it will work with B being a Matrix also.
如果您使用 ILNumerics.Net 库，
您可以尝试
ILMath.linsolve(A, B);If you use ILNumerics.Net Library,
You can try
ILMath.linsolve(A, B);