| Source for file LUDecomposition.phpDocumentation is available at LUDecomposition.php 
 *     For an m-by-n matrix A with m >= n, the LU decomposition is an m-by-n *     unit lower triangular matrix L, an n-by-n upper triangular matrix U, *     and a permutation vector piv of length m so that A(piv,:) = L*U. *     If m < n, then L is m-by-m and U is m-by-n. *     The LU decompostion with pivoting always exists, even if the matrix is *     singular, so the constructor will never fail. The primary use of the *     LU decomposition is in the solution of square systems of simultaneous *     linear equations. This will fail if isNonsingular() returns false. *    @author Bartosz Matosiuk *    @author Michael Bommarito    const MatrixSingularException    = "Can only perform operation on singular matrix.";    const MatrixSquareException        = "Mismatched Row dimension";     *    Internal storage of pivot vector.     *    LU Decomposition constructor.     *    @param $A Rectangular matrix     *    @return Structure to access L, U and piv.            // Use a "left-looking", dot-product, Crout/Doolittle algorithm.            $this->LU = $A->getArray();            $this->m  = $A->getRowDimension();            $this->n  = $A->getColumnDimension();            for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {            $LUrowi = $LUcolj = array();            for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {                // Make a copy of the j-th column to localize references.                for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {                    $LUcolj[$i] = &$this->LU[$i][$j];                // Apply previous transformations.                for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {                    // Most of the time is spent in the following dot product.                    for ($k = 0; $k < $kmax; ++$k) {                        $s += $LUrowi[$k] * $LUcolj[$k];                    $LUrowi[$j] = $LUcolj[$i] -= $s;                // Find pivot and exchange if necessary.                for ($i = $j +1; $i < $this->m; ++$i) {                    if (abs($LUcolj[$i]) > abs($LUcolj[$p])) {                    for ($k = 0; $k < $this->n; ++$k) {                        $this->LU[$p][$k] = $this->LU[$j][$k];                    $this->piv[$p] = $this->piv[$j];                    $this->pivsign = $this->pivsign * -1;                if (($j < $this->m) && ($this->LU[$j][$j] != 0.0)) {                    for ($i = $j +1; $i < $this->m; ++$i) {                        $this->LU[$i][$j] /= $this->LU[$j][$j];    }    //    function __construct()     *    Get lower triangular factor.     *    @return array Lower triangular factor        for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {            for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {                    $L[$i][$j] = $this->LU[$i][$j];     *    Get upper triangular factor.     *    @return array Upper triangular factor        for ($i = 0; $i < $this->n; ++$i) {            for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {                    $U[$i][$j] = $this->LU[$i][$j];     *    Return pivot permutation vector.     *    @return array Pivot vector    }    //    function getDoublePivot()     *    Is the matrix nonsingular?     *    @return true if U, and hence A, is nonsingular.        for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {            if ($this->LU[$j][$j] == 0) {    }    //    function isNonsingular()     *    @return array d matrix deterninat        if ($this->m == $this->n) {            for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {     *    @param  $B  A Matrix with as many rows as A and any number of columns.     *    @return  X so that L*U*X = B(piv,:)     *    @exception  IllegalArgumentException Matrix row dimensions must agree.     *    @exception  RuntimeException  Matrix is singular.    public function solve($B) {        if ($B->getRowDimension() == $this->m) {                // Copy right hand side with pivoting                $nx = $B->getColumnDimension();                $X  = $B->getMatrix($this->piv, 0, $nx -1);                for ($k = 0; $k < $this->n; ++$k) {                    for ($i = $k +1; $i < $this->n; ++$i) {                        for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                            $X->A[$i][$j] -= $X->A[$k][$j] * $this->LU[$i][$k];                for ($k = $this->n -1; $k >= 0; --$k) {                    for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                        $X->A[$k][$j] /= $this->LU[$k][$k];                    for ($i = 0; $i < $k; ++$i) {                        for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {                            $X->A[$i][$j] -= $X->A[$k][$j] * $this->LU[$i][$k];                throw new Exception(self::MatrixSingularException);            throw new Exception(self::MatrixSquareException);}    //    class PHPExcel_Shared_JAMA_LUDecomposition |