VP_7_Vrasheniya_Yakobi_sobstv

/*вещественная симметрическая матрица
Идея метода Якоби состоит в том, чтобы подходящими преобразованиями подобия от шага к шагу уменьшать норму внедиагональной части матрицы. Получающиеся при этом матрицы имеют тот же спектр,
что и исходная матрица, но будут стремиться к диагональной матрице
с собственными значениями на главной диагонали. Инструментом реализации этого плана выступают элементарные ортогональные матрицы вращений
------------чиста спиздил*/

#include "stdio.h"
#include <iostream>
#include "math.h"
#include<fstream>
#include <iomanip>
const double PI = 3.1415926536;

bool sim(double(&m)[100][100], int num) {
    bool result = true;
    int i, j;
    for (i = 0; i < num; i++) {
        for (j = i + 1; j < num; j++) {
            if (m[i][j] != m[j][i]) {
                result = false;
                break;
            }
        }
        if (!result) { break; }
    }
    return result;
}
int rotation(double(&m)[100][100], int n, double(&v)[100][100], double e) {
        {
            int result = 1;
            int i, j, k;
            int maxI, maxJ;
            double max, fi;
            double** matpov;
            matpov = new double*[n];
            for (i = 0; i < n; i++) {
                matpov[i] = new double[n];
            }
            double** temp;
            temp = new double*[n];
            for (i = 0; i < n; i++) {
                temp[i] = new double[n];
            }
            double fault = 0.0;
            for (i = 0; i < n; i++) {
                for (j = i + 1; j < n; j++) {
                    fault = fault + m[i][j] * m[i][j];
                }
            }
            fault = sqrt(2 * fault);
            while (fault > e) {
                max = 0.0;
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = i + 1; j < n; j++) {
                        if (m[i][j] > 0 && m[i][j] > max) {
                            max = m[i][j];
                            maxI = i;
                            maxJ = j;
                        }
                        else if (m[i][j] < 0 && -m[i][j] > max) {
                            max = -m[i][j];
                            maxI = i;
                            maxJ = j;
                        }
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++){
                    for (j = 0; j < n; j++){
                        matpov[i][j] = 0;
                    }
                    matpov[i][i] = 1;
                }
                if (m[maxI][maxI] == m[maxJ][maxJ]) {
                    matpov[maxI][maxI] = matpov[maxJ][maxJ] =
                        matpov[maxJ][maxI] = sqrt(2.0) / 2.0;
                    matpov[maxI][maxJ] = -sqrt(2.0) / 2.0;
                }
                else {
                    fi = 0.5 * atan((2.0 * m[maxI][maxJ]) /
                        (m[maxI][maxI] - m[maxJ][maxJ]));
                    matpov[maxI][maxI] = matpov[maxJ][maxJ] = cos(fi);
                    matpov[maxI][maxJ] = -sin(fi);
                    matpov[maxJ][maxI] = sin(fi);
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        temp[i][j] = 0.0;
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        for (k = 0; k < n; k++) {
                            temp[i][j] = temp[i][j] + matpov[k][i] * m[k][j];
                        }
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        m[i][j] = 0.0;
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        for (k = 0; k < n; k++) {
                            m[i][j] = m[i][j] +
                                temp[i][k] * matpov[k][j];
                        }
                    }
                }
                fault = 0.0;
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = i + 1; j < n; j++) {
                        fault = fault + m[i][j] * m[i][j];
                    }
                }
                fault = sqrt(2 * fault);
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        temp[i][j] = 0.0;
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        for (k = 0; k < n; k++) {
                            temp[i][j] = temp[i][j] + v[i][k] * matpov[k][j];
                        }
                    }
                }
                for (i = 0; i < n; i++) {
                    for (j = 0; j < n; j++) {
                        v[i][j] = temp[i][j];
                    }
                }
                result++;
            }
            return result;
        }
}
using namespace std;

int main()
{
    int size;
    double v[100][100], e;
    fstream f1;
    //Читаем матрицу с файла
    f1.open("input.txt", ios::in);
    f1 >> size;
    f1 >> e;
    double matrix[100][100] = { 0 };
    for (int i = 0; i < size; i++)
        for (int j = 0; j < size; j++)
            f1 >> matrix[i][j];
    f1.close();
    for (int i = 0; i < size; i++){
        for (int j = 0; j < size; j++){
            v[i][j] = 0;
        }
        v[i][i] = 1;
    }
    fstream f2;
    if (!f2)
        f2.open("output.txt", ios::out);
    else
        f2.open("output.txt", ios::app);
    if (!sim(matrix, size)) {
        f2 << "error!!!";
        f2 << endl;
    }
    else {
        f2 << endl;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            f2 << i + 1 << " : ";
            f2 << fixed << setprecision(8) << matrix[i][i];
            f2 << endl;
        }
    }
    return 0;
}