4x4 행렬 반전

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4x4 매트릭스를 반전하는 방법에 대한 샘플 코드 구현을 찾고 있습니다. Gaussian eleminiation, LU 분해 등이 있다는 것을 알고 있지만 자세히 살펴 보는 대신 실제로이 작업을 수행하는 코드를 찾고 있습니다.

언어 이상적으로는 C ++, 데이터는 열 우선 순서로 16 개의 부동 소수점 배열로 제공됩니다.

c++  algorithm  math  matrix  matrix-inverse 
— 집게
소스
3
이거 숙제 야? 그렇지 않은 경우 (예 : Ax = b를 풀려고하는 경우) 명시 적으로 역을 계산하려는 것이 원하는 작업이 아닐 수 있습니다.
— Tim Whitcomb
9
숙제가 아닙니다. 그것은 개인 프로젝트를위한 것입니다. 그리고 3x3에 비해 상당히 복잡해 보이는 4x4에 대한 행렬 반전 학습에 시간을 "낭비"하고 싶지 않습니다
— 클램프
10
나는 이것이 -1 점을받을만한 어리석은 질문이라고 생각하지 않는다.
— stribika
4
: 당신의 매트릭스 관련 회전 / 스케일링 / 번역 한 경우 stackoverflow.com/questions/155670/... 및 web.archive.org/web/20130806093214/http://...
좀 더 많은 성능을 원한다면 이것에 관심이있을 수 있습니다. lxjk.github.io/2017/09/03/… 그리고 한 번에 여러 개의 행렬을 처리 할 수 ​​없습니다
— Sopel

답변:

106

여기:

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;
}

이것은 GLU 라이브러리의 MESA 구현 에서 해제되었습니다 .

— shoosh
소스
8
다른 방법으로는 원하지 않을 것입니다.
— shoosh
2
그래, 난 것. 컴파일러는 루프를 완벽하게 풀 수 있습니다.
— Imagist
39
슬프게도 그 코드는 처음부터 루프 가능한 방식으로 만드는 것이 그리 간단하지 않으며 컴파일러가 적절하게 풀 수있는 방식은 훨씬 적습니다. 또한이 코드는 매우 까다로운 최적화가 많이있는 다소 오래된 C 라이브러리에서 나 왔으며 이미 작동하는 코드입니다 (현재 수천 개의 Linux OpenGL 프로그램에서 철저하게 테스트 및 입증 됨). 왜 다시 작성해야할까요?
— 푹신한 '
14
이것은 주 열 또는 행 주 정렬 행렬입니까?
— Zoomulator
34
Zoomulator : 둘 다 가능합니다! 이는 inverse (transpose (A)) = transpose (inverse (A)) 때문입니다.
— Timmmm 2012
19

좀 더 비용이 많이 드는 코드와 "읽기 쉬운"코드를 찾는 사람이라면

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 ),
};

나는 코드를 작성하지 않지만 내 프로그램은 작성했다. N- 행렬의 행렬식과 역수를 계산하는 프로그램 을 만들기 위해 작은 프로그램 을 만들었습니다 .

과거에 한 번 5x5 행렬을 역전시키는 코드가 필요했기 때문에이 작업을 수행했지만 지구상의 아무도이 작업을 수행하지 않아서 만들었습니다.

여기 에서 프로그램에 대해 살펴보십시오 .

편집 : 행렬 레이아웃은 행 단위입니다 (즉 m01, 첫 번째 행과 두 번째 열에 있음). 또한 언어는 C #이지만 C로 쉽게 변환 할 수 있어야합니다.

— Willnode
소스
3
116 개의 부동 소수점 곱셈이 허용 된 대답에 대해 200과 비교되었습니다. (및 대부분의 계산을 수행 하기 전에 결정자 확인 )
— paddyg
2
이 대답은 하나님의 선물처럼 느껴집니다. 나처럼 행렬 요소에 대해서도 동일한 명명 규칙을 사용합니다.
— Stuntddude
정말 좋은 대답이지만 이것에 관해서는 "5x5 행렬을 역전시키는 코드가 필요하지만 지구상의 아무도이 작업을 수행하지 않았습니다."--- 그 이유는 아마도 직접 솔버 (Gauss, LU)를 사용하는 것이 더 저렴하기 때문일 것입니다. 결정자를 기반으로 한 공식을 사용하는 것보다 (Cramers 규칙?)
— wychmaster
6

MESA 구현을 '롤업'했습니다 (또한 실제로 작동하는지 확인하기 위해 몇 가지 단위 테스트를 작성했습니다).

여기:

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;

}

나는 이것에 대해 약간 썼고 내 블로그에 긍정적 / 부정적 요인의 패턴을 표시합니다 .

@LiraNuna가 제안한 것처럼 많은 플랫폼에서 이러한 루틴의 하드웨어 가속 버전을 사용할 수 있으므로 읽기 쉽고 간결한 '백업 버전'을 갖게되어 기쁩니다.

참고 : 이것은 MESA 구현보다 3.5 배 느리거나 더 나빠질 수 있습니다. 요소의 패턴을 변경하여 일부 추가 등을 제거 할 수 있지만 가독성이 떨어지고 여전히 빠르지 않습니다.

1

다음은 작은 (단 하나의 헤더) C ++ 벡터 수학 라이브러리입니다 (3D 프로그래밍에 적합). 그것을 사용한다면, OpenGL이 기대하는 것과 비교했을 때 메모리의 매트릭스 레이아웃이 반전된다는 것을 명심하십시오.

— 유진
소스
1

MESA 구현을 확인하기 위해 @shoosh에서 영감을 받아 매트릭스 반전이 최근의 메사 릴리스에서 상당히 다르게 보인다는 것을 발견했습니다. 나는 그것들이 좋은 개선이라고 생각합니다. 다음은 Mesa-17.3.9 의 매트릭스 반전 코드입니다 .

/* 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;
}

참고 : 메사 코드베이스에서이 코드를 찾을 수 있습니다 : mesa-17.3.9/src/mesa/math/m_matrix.c.

— 사무엘 리
소스
1

이것은 @willnode의 대답에 대한 C ++ 버전입니다.

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 );
}
— kstn
소스
0

이 블로그 에 따르면 더 빠르게 만들 수 있습니다 .

#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);
}

P 는 가역적이지 않을 수 있으므로 완전한 구현 은 아니지만이 코드를 MESA 구현과 결합하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

— 코시 슈바르츠
소스
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4x4 행렬의 역행렬을 계산하려면 OpenGL Mathematics (GLM) 와 같은 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다 .

어쨌든 처음부터 할 수 있습니다. 다음 구현은의 구현과 유사 glm::inverse하지만 고도로 최적화되지 않았습니다.

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;
}
— Rabbid76
소스
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