Здравствуйте, Lorenzo_LAMAS, Вы писали:

L_L>Т.е. стоит подумать о получении других исходных данных?

Т.е. это значит ровно то, что значит...
А вдруг у тебя исходные данные так удачно варьируют, что их случайное поведение в итоге лишь слегка изменяет обратную матрицу.
Особенно отчетливо можно наблюдать изменения при определителе, близком к нулю, или при элементах, близких к нулю.
Да что там говорить! Возьмем матрицу 1х1. Если ее единственный элемент, на самом деле равный нулю, искажается и предстает как некоторое число х, близкое к нулю. Тогда обратная матрица 1/х будет очень зависить от искажений.
У обратной матрицы 2х2, например, каждый элемент — это элемент исходной матрицы, деленный на определитель исходной матрицы, который, если он близок к нулю, сильно влияет на матрицу. Если еще и сам элемент почти что ноль, то там вообще ничего не разберешь.

Еще раз на счет "стоит подумать". Я не призываю сразу отказаться от того, что сделано. Я просто прошу обратить особое внимание на возможную неустойчивость алгоритма.

P.S. Если в системе очень много нулей, то насколько я помню, была развита целая теория разряженных матриц и соответствующих СЛУ.