मैं एक 4x4 मैट्रिक्स को पलटना कैसे पर एक नमूना कोड कार्यान्वयन की तलाश कर रहा हूं। मुझे पता है कि गॉसियन स्मारिकाकरण, एलयू अपघटन, आदि है, लेकिन मैं उन्हें विस्तार से देखने के बजाय वास्तव में ऐसा करने के लिए कोड की तलाश कर रहा हूं।
भाषा आदर्श C ++, डेटा स्तंभ-प्रमुख क्रम में 16 फ़्लोट्स की सरणी में उपलब्ध है।
जवाबों:
यहाँ:
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;
}
इसे GLU पुस्तकालय के MESA कार्यान्वयन से हटा दिया गया था ।
अगर किसी को अधिक कॉस्ट्यूमाइज्ड कोड और "पढ़ने में आसान" की तलाश है, तो मुझे यह मिला
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 ),
};
मैं कोड नहीं लिखता, लेकिन मेरे कार्यक्रम ने किया। मैंने एक कार्यक्रम बनाने के लिए एक छोटा कार्यक्रम बनाया जो किसी भी एन-मैट्रिक्स के निर्धारक और व्युत्क्रम की गणना करता है।
मैं ऐसा इसलिए करता हूं क्योंकि अतीत में एक बार मुझे एक कोड की आवश्यकता होती है जो 5x5 मैट्रिक्स को उलट देता है, लेकिन पृथ्वी में किसी ने भी ऐसा नहीं किया है, इसलिए उसने इसे बनाया है।
कार्यक्रम के बारे में यहां देखें ।
EDIT: मैट्रिक्स लेआउट पंक्ति-दर-पंक्ति है (मतलब m01पहली पंक्ति और दूसरे कॉलम में)। इसके अलावा भाषा C # है, लेकिन C में परिवर्तित होना आसान है।
यदि आपको बहुत सारे कार्यों के साथ C ++ मैट्रिक्स लाइब्रेरी की आवश्यकता है, तो Eigen पुस्तकालय पर एक नज़र डालें - http://eigen.tuxfamily.org
मैंने MESA कार्यान्वयन को 'लुढ़काया' (यह वास्तव में काम करता है यह सुनिश्चित करने के लिए यूनिट परीक्षणों के एक जोड़े को भी लिखा)।
यहाँ:
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;
}
मैंने इसके बारे में थोड़ा लिखा और अपने ब्लॉग पर सकारात्मक / नकारात्मक कारकों के पैटर्न को प्रदर्शित किया ।
जैसा कि @LiraNuna द्वारा सुझाया गया है, कई प्लेटफार्मों पर ऐसे रूटीन के हार्डवेयर त्वरित संस्करण उपलब्ध हैं, इसलिए मुझे 'बैकअप संस्करण' पढ़ने में खुशी होती है जो पठनीय और संक्षिप्त है।
नोट : यह MESA कार्यान्वयन से 3.5 गुना धीमा या खराब हो सकता है। आप कुछ परिवर्धन आदि को हटाने के लिए कारकों के पैटर्न को स्थानांतरित कर सकते हैं ... लेकिन यह पठनीयता में खो जाएगा और अभी भी बहुत तेज नहीं होगा।
आप GNU साइंटिफिक लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं या उसमें कोड देख सकते हैं।
संपादित करें: आप रैखिक बीजगणित अनुभाग चाहते हैं ।
यहाँ एक छोटा (सिर्फ एक हेडर) C ++ वेक्टर गणित लाइब्रेरी (3D प्रोग्रामिंग की ओर गियर किया गया है) है। यदि आप इसका उपयोग करते हैं, तो ध्यान रखें कि मेमोरी में इसके मैट्रिसेस का लेआउट ओपनगेल की अपेक्षा की तुलना में उलटा है, मेरे पास इसे तैयार करने में मजेदार समय था ...
MESA कार्यान्वयन की जांच करने के लिए @shoosh द्वारा प्रेरित, मैंने पाया कि हाल के मेसा रिलीज में मैट्रिक्स उलटा काफी अलग दिखता है। मुझे लगता है कि वे अच्छे सुधार हैं। यहाँ मेसा -17.3.9 से मैट्रिक्स उलटा कोड है :
/* 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;
}
नोट: आप कोड के इस टुकड़े को मेसा कोड बेस में पा सकते हैं mesa-17.3.9/src/mesa/math/m_matrix.c:।
यह @ willnode के उत्तर के लिए C ++ संस्करण है
static inline void InvertMatrix4(const Matrix& m, Matrix& im, double& det)
{
double A2323 = m(2, 2) * m(3, 3) - m(2, 3) * m(3, 2);
double A1323 = m(2, 1) * m(3, 3) - m(2, 3) * m(3, 1);
double A1223 = m(2, 1) * m(3, 2) - m(2, 2) * m(3, 1);
double A0323 = m(2, 0) * m(3, 3) - m(2, 3) * m(3, 0);
double A0223 = m(2, 0) * m(3, 2) - m(2, 2) * m(3, 0);
double A0123 = m(2, 0) * m(3, 1) - m(2, 1) * m(3, 0);
double A2313 = m(1, 2) * m(3, 3) - m(1, 3) * m(3, 2);
double A1313 = m(1, 1) * m(3, 3) - m(1, 3) * m(3, 1);
double A1213 = m(1, 1) * m(3, 2) - m(1, 2) * m(3, 1);
double A2312 = m(1, 2) * m(2, 3) - m(1, 3) * m(2, 2);
double A1312 = m(1, 1) * m(2, 3) - m(1, 3) * m(2, 1);
double A1212 = m(1, 1) * m(2, 2) - m(1, 2) * m(2, 1);
double A0313 = m(1, 0) * m(3, 3) - m(1, 3) * m(3, 0);
double A0213 = m(1, 0) * m(3, 2) - m(1, 2) * m(3, 0);
double A0312 = m(1, 0) * m(2, 3) - m(1, 3) * m(2, 0);
double A0212 = m(1, 0) * m(2, 2) - m(1, 2) * m(2, 0);
double A0113 = m(1, 0) * m(3, 1) - m(1, 1) * m(3, 0);
double A0112 = m(1, 0) * m(2, 1) - m(1, 1) * m(2, 0);
det = m(0, 0) * ( m(1, 1) * A2323 - m(1, 2) * A1323 + m(1, 3) * A1223 )
- m(0, 1) * ( m(1, 0) * A2323 - m(1, 2) * A0323 + m(1, 3) * A0223 )
+ m(0, 2) * ( m(1, 0) * A1323 - m(1, 1) * A0323 + m(1, 3) * A0123 )
- m(0, 3) * ( m(1, 0) * A1223 - m(1, 1) * A0223 + m(1, 2) * A0123 );
det = 1 / det;
im(0, 0) = det * ( m(1, 1) * A2323 - m(1, 2) * A1323 + m(1, 3) * A1223 );
im(0, 1) = det * - ( m(0, 1) * A2323 - m(0, 2) * A1323 + m(0, 3) * A1223 );
im(0, 2) = det * ( m(0, 1) * A2313 - m(0, 2) * A1313 + m(0, 3) * A1213 );
im(0, 3) = det * - ( m(0, 1) * A2312 - m(0, 2) * A1312 + m(0, 3) * A1212 );
im(1, 0) = det * - ( m(1, 0) * A2323 - m(1, 2) * A0323 + m(1, 3) * A0223 );
im(1, 1) = det * ( m(0, 0) * A2323 - m(0, 2) * A0323 + m(0, 3) * A0223 );
im(1, 2) = det * - ( m(0, 0) * A2313 - m(0, 2) * A0313 + m(0, 3) * A0213 );
im(1, 3) = det * ( m(0, 0) * A2312 - m(0, 2) * A0312 + m(0, 3) * A0212 );
im(2, 0) = det * ( m(1, 0) * A1323 - m(1, 1) * A0323 + m(1, 3) * A0123 );
im(2, 1) = det * - ( m(0, 0) * A1323 - m(0, 1) * A0323 + m(0, 3) * A0123 );
im(2, 2) = det * ( m(0, 0) * A1313 - m(0, 1) * A0313 + m(0, 3) * A0113 );
im(2, 3) = det * - ( m(0, 0) * A1312 - m(0, 1) * A0312 + m(0, 3) * A0112 );
im(3, 0) = det * - ( m(1, 0) * A1223 - m(1, 1) * A0223 + m(1, 2) * A0123 );
im(3, 1) = det * ( m(0, 0) * A1223 - m(0, 1) * A0223 + m(0, 2) * A0123 );
im(3, 2) = det * - ( m(0, 0) * A1213 - m(0, 1) * A0213 + m(0, 2) * A0113 );
im(3, 3) = det * ( m(0, 0) * A1212 - m(0, 1) * A0212 + m(0, 2) * A0112 );
}
आप इसे इस ब्लॉग के अनुसार तेज़ बना सकते हैं ।
#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);
}
यह पूर्ण क्रियान्वयन नहीं है क्योंकि पी उलटा नहीं हो सकता है, लेकिन बेहतर प्रदर्शन पाने के लिए आप इस कोड को MESA कार्यान्वयन के साथ जोड़ सकते हैं।
यदि आप 4x4 मैट्रिक्स के व्युत्क्रम मैट्रिक्स की गणना करना चाहते हैं, तो मैं OpenGL गणित (GLM) जैसे पुस्तकालय का उपयोग करने की सलाह देता हूं :
वैसे भी, आप इसे खरोंच से कर सकते हैं। निम्नलिखित कार्यान्वयन के कार्यान्वयन के समान है glm::inverse, लेकिन यह उतना अनुकूलित नहीं है:
bool InverseMat44( const GLfloat m[16], GLfloat invOut[16] )
{
float 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;
}