fixed dependencies

vendor/github.com/nuknal/goNum/LEs_Chasing.go

@@ -0,0 +1,93 @@
+// LEs_Chasing
+/*
+------------------------------------------------------
+作者   : Black Ghost
+日期   : 2018-12-8
+版本   : 0.0.0
+------------------------------------------------------
+    追赶法求解严格对角占优的三对角矩阵
+理论：
+    参考 李信真, 车刚明, 欧阳洁, 等. 计算方法. 西北工业大学
+       出版社, 2000, pp 59-61.
+------------------------------------------------------
+输入   :
+    A       系数矩阵, nxn
+    BA      常数值向量, nx1
+输出   :
+    sol     解向量, nx1
+    err     解出标志：false-未解出或达到步数上限；
+                     true-全部解出
+------------------------------------------------------
+*/
+
+package goNum
+
+// LEs_Chasing 追赶法求解严格对角占优的三对角矩阵
+func LEs_Chasing(A, BA Matrix) (Matrix, bool) {
+	/*
+		追赶法求解严格对角占优的三对角矩阵
+		输入   :
+		    A       系数矩阵, nxn
+		    BA      常数值向量, nx1
+		输出   :
+		    sol     解向量, nx1
+		    err     解出标志：false-未解出或达到步数上限；
+		                     true-全部解出
+	*/
+	//判断A是否方阵
+	if A.Rows != A.Columns {
+		panic("Error in goNum.LEs_Chasing: A is not a square matrix")
+	}
+	//判断BA是否与A行数相等
+	if A.Rows != BA.Rows {
+		panic("Error in goNum.LEs_Chasing: Rows of A and BA are not equal")
+	}
+
+	var err bool = false
+	n := A.Rows
+	ai := ZeroMatrix(n, 1) //第一位无效
+	bi := ZeroMatrix(n, 1)
+	ci := ZeroMatrix(n-1, 1)
+	gamma := ZeroMatrix(n, 1)   //gammai
+	beta := ZeroMatrix(n, 1)    //beta, 第一位无效
+	delta := ZeroMatrix(n-1, 1) //deltai
+	y := ZeroMatrix(n, 1)       //yi
+	sol := ZeroMatrix(n, 1)     //xi
+
+	//ai, bi, ci
+	bi.Data[0] = A.GetFromMatrix(0, 0)
+	ci.Data[0] = A.GetFromMatrix(0, 1)
+	for i := 1; i < n-1; i++ {
+		ai.Data[i] = A.GetFromMatrix(i, i-1)
+		bi.Data[i] = A.GetFromMatrix(i, i)
+		ci.Data[i] = A.GetFromMatrix(i, i+1)
+	}
+	ai.Data[n-1] = A.GetFromMatrix(n-1, n-2)
+	bi.Data[n-1] = A.GetFromMatrix(n-1, n-1)
+
+	//解gamma, beta和delta
+	gamma.Data[0] = bi.Data[0]
+	delta.Data[0] = ci.Data[0] / gamma.Data[0]
+	for i := 1; i < n-1; i++ {
+		beta.Data[i] = ai.Data[i]
+		gamma.Data[i] = bi.Data[i] - beta.Data[i]*delta.Data[i-1]
+		delta.Data[i] = ci.Data[i] / gamma.Data[i]
+	}
+	beta.Data[n-1] = ai.Data[n-1]
+	gamma.Data[n-1] = bi.Data[n-1] - beta.Data[n-1]*delta.Data[n-2]
+
+	//解yi
+	y.Data[0] = BA.Data[0] / gamma.Data[0]
+	for i := 1; i < BA.Rows; i++ {
+		y.Data[i] = (BA.Data[i] - beta.Data[i]*y.Data[i-1]) / gamma.Data[i]
+	}
+
+	//解xi
+	sol.Data[n-1] = y.Data[n-1]
+	for i := n - 2; i >= 0; i-- {
+		sol.Data[i] = y.Data[i] - delta.Data[i]*sol.Data[i+1]
+	}
+
+	err = true
+	return sol, err
+}