数值配方的LU分解不起作用;我究竟做错了什么？

我确信我做的事情很愚蠢,但我很高兴有人能指出我正确的方向;我整天都在努力工作,看不出我做错了什么.

后答案更新：项目是finished and working.感谢大家的指导.

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define MAT1 3
#define TINY 1e-20

int h_NR_LU_decomp(float *a,int *indx){
  //Taken from Numerical Recipies for C
  int i,imax,j,k;
  float big,dum,sum,temp;
  int n=MAT1;

  float vv[MAT1];
  int d=1.0;
  //Loop over rows to get implicit scaling info
  for (i=0;i<n;i++) {
    big=0.0;
    for (j=0;j<n;j++)
      if ((temp=fabs(a[i*MAT1+j])) > big) 
        big=temp;
    if (big == 0.0) return -1; //Singular Matrix
    vv[i]=1.0/big;
  }
  //Outer kij loop
  for (j=0;j<n;j++) {
    for (i=0;i<j;i++) {
      sum=a[i*MAT1+j];
      for (k=0;k<i;k++) 
        sum -= a[i*MAT1+k]*a[k*MAT1+j];
      a[i*MAT1+j]=sum;
    }
    big=0.0;
    //search for largest pivot
    for (i=j;i<n;i++) {
      sum=a[i*MAT1+j];
      for (k=0;k<j;k++) sum -= a[i*MAT1+k]*a[k*MAT1+j];
      a[i*MAT1+j]=sum;
      if ((dum=vv[i]*fabs(sum)) >= big) {
        big=dum;
        imax=i;
      }
    }
    //Do we need to swap any rows?
    if (j != imax) {
      for (k=0;k<n;k++) {
        dum=a[imax*MAT1+k];
        a[imax*MAT1+k]=a[j*MAT1+k];
        a[j*MAT1+k]=dum;
      }
      d = -d;
      vv[imax]=vv[j];
    }
    indx[j]=imax;
    if (a[j*MAT1+j] == 0.0) a[j*MAT1+j]=TINY;
    for (k=j+1;k<n;k++) {
      dum=1.0/(a[j*MAT1+j]);
      for (i=j+1;i<n;i++) a[i*MAT1+j] *= dum;
    }
  }
  return 0;
}

void main(){
    //3x3 Matrix
    float exampleA[]={1,3,-2,5,6,2,4,3};
    //pivot array (not used currently)
    int* h_pivot = (int *)malloc(sizeof(int)*MAT1);
    int retval = h_NR_LU_decomp(&exampleA[0],h_pivot);
    for (unsigned int i=0; i<3; i++){
      printf("n%d:",h_pivot[i]);
      for (unsigned int j=0;j<3; j++){
        printf("%.1lf,",exampleA[i*3+j]);
      }
    }
}

WolframAlpha说答案应该是

1,-2
2,7
3,-2

我越来越：

2,3
0.2,-2.8
0.8,1,6.5

到目前为止,我已经找到了至少3个不同版本的“相同”算法,所以我完全糊涂了.

PS是的我知道至少有十几个不同的库可以做到这一点,但我更感兴趣的是理解我做错了什么而不是正确的答案.

PPS因为在LU分解中,较低的结果矩阵是单位的,并且使用Crouts算法(我认为)实现,阵列索引访问仍然是安全的,L和U可以在原地相互叠加;因此,单个结果矩阵.