稀疏特征矩阵子集列
我想取一些稀疏矩阵的子集列(列为主) 据我所知，在Eigen中有indexing个东西。 但我不能为稀疏矩阵调用它： Eigen::SparseMatrix m; std::vector indices = {1, 5, 3, 6}; // error: type 'Eigen::SparseMatrix' does not provide a ca
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如何将旋转矩阵转换为四元数
我可以将旋转矩阵转换为四元数吗？ 我知道如何将四元数转换为旋转矩阵，但我找不到相反的方法。 我可以向您展示如何将四元数转换为旋转矩阵的代码，如下所示。 示例(C++)：Quaterniond quat; MatrixXd t; t = quat.matrix(); 我想知道像这样把旋转矩阵转换成四元数的方法。 推荐答案 将方向余弦矩阵D转换为四元数Q的数值稳定算法如下： T =
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本征中的自定义标量类型
我目前正在尝试设置一个定制标量类型，以用于特征3库(ATM它是double的一个简单包装器)。据我所知，我已经遵循了https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicCustomizing_CustomScalar.html，基本的事情运行得很好。 我需要用我的定制类型解决矩阵的特征值问题，而这正是事情开始崩溃的地方。我的编译器向我发出以下错误消息： /Eige
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用GCC和NVCC编译时Eigen：：矩阵求逆的不同行为
我使用Eigen(让我们称之为inversion.cpp)进行矩阵求逆(下面提供的代码)。Inversion.cpp使用g++编译并给出正确的倒数。 现在我将代码名更改为Inversion.cu，并尝试使用NVCC进行编译。编译失败，出现一长串错误。 #include using namespace Eigen; using namespace std
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简单LLT返回错误的Cholesky因子
我想使用Eigen计算稀疏矩阵的Cholesky分解。然而，结果是不正确的，我找不到原因。如何获得正确答案？ 在Eigen中是否实现了特殊的例程来利用稀疏矩阵的结构来提高性能(例如，对于下例中的带状矩阵或三角矩阵)？ #include #include #include int main() {
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特征稀疏解算器错误结果
我正在尝试用C++的本征库来解决一个稀疏线性系统Ax=B，但是下面这个简单的例子似乎给出了一个不正确的解决方案： #include #include #include #include #include using namespace std; u
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从多个线程调用Eigen SimplicialLLT时，结果不正确
我正在尝试使用SimplicialLLT来计算SparseMatrix。由于我的程序在循环中运行，并且每个稀疏矩阵都不同，因此我尝试按如下方式并行化对SimplicialLLT的调用。这不是确切的运行代码。我已尝试复制进行调用的部分。 #include #include #include "Eigen/Core" #include "Eigen/LU
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Eigen图书馆中的Eigensolver
我想用本征库将[vec,val] = eig(A)从MatLab翻译成C++，但我达不到同样的结果！ 我尝试了eigensolver、ComplexEigenSolver和SelfAdjointEigenSolver.，但都没有给出像eig(A)这样的结果。 Sample matrices: Tv(:,:,223) = 0.8648 -1.9658 -0.2785 -
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特征中的元素最大值和正部分
我想取本征中两个向量/矩阵的元素最大值。到目前为止，我已经编写了以下代码： template auto elemwise_max(const S & A, const T & B) { return (A.array() > B.array()).select(A, B); } 这样做正确吗，或者这样做有更好的方法吗？ 对
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如何将Eigen：：Matrix映射到std：：V载体&；lt；Eigen：：Vectoramp；gt；？
例如，如果我有一个大小为10列3行的Eigen::MatrixXd，我如何将其别名为Eigen::Vector3d的10个元素的std::vector？ 当我说别名时，我是指使用相同的内存块而不进行复制。 我知道我可以通过如下方式进行反向映射： std::vector v(10); ... Map > m(v.da
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特征：如何用子稀疏矩阵初始化稀疏矩阵
在Eigen中，我们可以使用如下所示的其他矩阵或向量来初始化矩阵或向量： MatrixXf matA(2, 2); matA
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模板成员函数和std：：Invoocable的C++20概念中存在错误
我正在试验C++20概念和Eigen library，我遇到了意外的行为。具体地说，请考虑以下概念，该概念要求类型可以通过Eigen::Matrix>对象或Eigen::Matrix>对象调用： template concept FooConcept = std::invocable
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将类型与特征矩阵混合时出错
我在堆栈上看不到这个问题的快速查找答案，所以我想我应该添加一个。 假设我有来自c++本征库的以下示例代码： Eigen::Matrix4d m1; Eigen::Matrix4f m2; m1
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始终返回相同矩阵的随机矩阵
我刚刚玩弄了一下Eigen，注意到MatrixXf：：Random(3，3)总是返回相同的矩阵，第一个总是这样例如： 0.680375 0.59688-0.329554 -0.211234 0.823295 0.536459 0.566198-0.604897-0.444451 这是故意的行为，还是我只是在监督一些非常简单的事情？(我使用数学库的经验几乎为零) 我使用的代码：
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从指标向量中提取子矩阵的特征
我已经用谷歌搜索了一段时间，但还是找不到这个简单问题的答案。 在MatLab中，我可以这样做： rows = [1 3 5 9]; A = rand(10); B = A(rows, : ); 如何在Eigen中执行此操作？这似乎不太可能。我找到的最接近的东西是 MatrixXd a(10,10); a.row(1); ，但我希望获得多行/多列。另一位用户在这里也问了这
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利用特征BICGSTAB并行求解稀疏矩阵
我正在尝试使用Eigen BICGSTAB并行求解Ax=b形式的线性方程组。 initParallel(); int n=4; omp_set_num_threads(n); setNbThreads(n); BiCGSTAB > solver; solver.compute(A); x = solver.solve(b); 我还在V
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将特征矩阵转换为三元组形式C++
我认为Eigen使用压缩方法存储稀疏矩阵。有没有什么方法可以从STD：：Vectors中提取特征稀疏矩阵的三元组格式的向量？ 谢谢。 详细信息(三元组格式示例) 矩阵的三元组格式： A= 3 0 4 0 0 0 1 0 0 2 0 5 4 0 0 0 i = 1 1 2 3 3 4 // row j = 1 3 3 2 4 1 // column S = 3 4 1 2 5
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特征库：如何从现有的稀疏矩阵创建块对角线稀疏矩阵？
我有一组(n*n)大小的稀疏矩阵，称为M1、M2...、Mj. 我想创建一个大的块对角线稀疏矩阵，如下所示： |M1 0 0 . . . | |0 M2 0 . . . | |. . . . . . | |. . . Mj-1 0| |0 0 0 ... Mj| 我尝试了以下操作： Eigen::SparseMa
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在 C 项目中使用 Eigen
我正在做一个从 Internet 获得的 C 项目，我正在尝试向项目中添加一些涉及线性代数的函数.在我之前的 C++ 工作中，我通常依赖 Eigen 进行线性代数. 有没有办法将 Eigen 用于 C 项目?如果是，我应该怎么做才能使它起作用?(仅仅添加 Eigen 头文件是不够的，例如标准 C++ 文件不会自动包含在内) 解决方案 Eigen 是一个库，它大量使用了 C++ 中没有
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将 GDB 与 Eigen C++ 库一起使用
我正在使用可从 http://eigen.tuxfamily.org/ 下载的 Eigen C++ 库.这是一个 C++ 库，用于更轻松地处理矩阵和数组.我使用 g++ 编译器和 gdb 进行调试.但是，我发现在使用 gdb 时我无法打印 Matrix 的内容(由 Eigen 提供). 解决方案 你必须安装一个 gdb 扩展，你可以在 eigen/debug/gdb/. 文件开头的注
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