//Находим обратную матрицу.
    //Прямой ход метода Гаусса-Жордана. Получаем нули под главной диагональю
    for(k=0;k<N;k++)
    {
        temp=Rx[k][k];
        for(j=0;j<N;j++)
        {
            E[k][j]/=temp;
            Rx[k][j]/=temp;
        }
        for(i=1+k;i<N;i++)
        {
            temp=Rx[i][k];
            for(j=0;j<N;j++)
            {
                E[i][j]-=E[k][j]*temp;
                Rx[i][j]-=Rx[k][j]*temp;
            }
        }
    }
    //Обратный ход метода Гаусса-Жордана. Получаем нули над главной диагональю
    for (k = N - 1; k > 0; k--)
    {
        for (i = k - 1; i >= 0; i--)
        {
            temp = Rx[i][k];

            for (j = 0; j < N; j++)
            {
                Rx[i][j] -= Rx[k][j] * temp;
                E[i][j] -= E[k][j] * temp;
            }
        }
    }
    //Присваеваем элементы матрицы. чтобы Rx стала обратной, а не единичной.
    for (i = 0; i < N; i++)
        for (j = 0; j < N; j++)
            Rx[i][j] = E[i][j];
    mtrx->setInvRx(Rx);
    for(i=0;i<N;i++)
    {
        W[i]=0;
        for(j=0;j<N;j++)
        {
            W[i]+=Rx[j][i]*P[j];
        }