将自动与Eigen结合使用会导致错误的结果
当使用两个向量求和时，使用auto和 Vector 会得到不同的结果。 我的代码： #include“ stdafx.h” #include #include“ D：\externals\eigen_3_1_2\include\Eigen\Geometry” typedef Eigen :: Matrix Vector3
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eigen相关内容
通过模板发布C ++ Eigen :: Matrix类型
我正在编写一个以类型（ float 或 double ）为模板的C ++函数，并使用内部 Eigen :: Matrix 。该函数将使用 float ， double 和模板类型 Eigen：Matrix的组合对象。 Eigen :: Matrix :: cast（）对于 double 和 float ，尽管在将其与模板类型一起使用时遇到了一个奇怪的问题。参见下面的代码： #inc
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使用谷类库序列化Eigen :: Matrix
更新：在Google上搜索并阅读了代码中的doxygen注释后，我设法使其正常工作。问题是我在使用 resize（）方法并且没有使用 std :: ios :: binary 之前错过了转换为溪流。如果您想做类似的事情，最好检查一下Azoth的答案。 我正在尝试序列化 Eigen :: Matrix 使用谷类输入。这就是我所拥有的（松散地基于 https://gist.github.com/
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在C项目中使用Eigen
我正在研究从互联网获得的C项目，并且我正在尝试向该项目添加一些涉及线性代数的函数。在我以前使用C ++编写的作品中，我通常依靠Eigen进行线性代数。 有没有一种方法可以将Eigen用于C项目？如果是，我应该怎么做才能使它工作？ （仅添加Eigen头文件是不够的，因为例如标准的C ++文件不会自动包含在内）。 解决方案 Eigen是一个 但是，您可以使用C转换单元直接使用该库。
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使用特征库将列追加到矩阵
这是一个非常简单的任务，但是我找不到它的答案： 使用Eigen库，假设我有 Matrix2Xd垫和 Vector2d vec ，其中 mat = 1 1 1 1 1 1 vec = 2 2 现在我需要类似 mat.addCol（vec）的东西，这样之后 mat = 1 1 1 2 1 1 1 2 什么是最好的（最简单的） ）的
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std :: vector< Eigen :: Vector3d>到特征:: MatrixXd特征
我想知道是否有比for循环更简单的方法来解决我的问题。因此，情况如下： 通常，我想从传感器中收集数据点（消息的类型为 Eigen :: Vector3d 并且我无法更改，因为它是一个巨大的框架） 聚集点应保存在Eigen MatrixXd中（为了在优化算法中将它们作为Matrix进一步处理），矩阵的先验维数在某种程度上是未知的，因为这取决于我要进行多少次测量（一维是3，因为有x，y，z
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将Eigen :: VectorXd类型转换为std :: vector
在我的特定情况下，他们有很多链接可以反过来，但是我找不到从Eigen :: Matrix或Eigen :: VectorXd获取std :: vector的方法。 解决方案 vector vec（mat.data（），mat.data（）+ mat.rows（）* mat.cols（））;
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Eigen :: Ref用于连接矩阵
如果我要连接两个矩阵 A 和 B ，我会这样做 使用Eigen :: MatrixXd; const MatrixXd A（n，p）; const MatrixXd B（n，q）; MatrixXd X（n，p + q）; X
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如何就地修改一维数组的每个元素？
我有一个双精度的一维本征数组（ Eigen :: Array ），我想修改数组就地。但是，我不太确定该怎么做。我正在考虑： Eigen :: Array arr1D; // ... //阈值函数： arr1D.unaryExpr（[]（dou
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本征库中的多维数组
关于优秀特征库的用法和未来的三个简单问题： 是否有理由可以访问矩阵？通过 matrix [i] [j] 不可能，但只能通过 matrix（i，j）？ 是否有计划实现这种语法？ 是否将实现多维数组 matrix [n] [m]的实现。 .. [l] ？ 我真的很喜欢本征库，它使用起来既快捷又容易。我唯一缺少的就是多维数组。 解决方案 我不能说 eigen 库，因为我从未使用过
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Boost :: uBLAS vs本征
我几乎所有的数学线性代数工作都习惯于本征. 最近，我发现Boost还提供了一个C ++模板类库，该库提供了基本线性代数库(仔细观察两者并不能使我对它们之间的区别更加清楚: Boost :: uBLAS: uBLAS为密集，单位和稀疏向量，稠密，恒等，三角形，带状，对称，厄米和稀疏矩阵提供模板化的C ++类.向量和矩阵的视图可以通过范围，切片，适配器类和间接数组构造.该库涵盖了对向量和矩
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基准矩阵乘法性能:C ++(本征)比Python慢得多
我正在尝试评估Python与C ++相比的性能如何. 这是我的Python代码: a=np.random.rand(1000,1000) #type is automaically float64 b=np.random.rand(1000,1000) c=np.empty((1000,1000),dtype='float64') %timeit a.dot(b,out=c) #
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特征-将const数组映射到动态向量
我需要定义一个采用const C数组并将其映射到Eigen映射的函数.以下代码给我一个错误: double data[10] = {0.0}; typedef Eigen::Map MapVec; MapVec fun(const double* data) { MapVec vec(data, n); return vec; } 如果我从函数
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将Eigen :: MatrixXd转换为arma :: mat并在新对象上进行复制
我有一个函数想要将Eigen::MatrixXd对象转换为arma::mat. 我知道这问题，但我似乎无法纠正我得到的行为.从R调用matrixxd_to_armamat不会造成任何问题，问题是当我在C中的另一个函数中进行此转换时.这有点令人困惑，我想了解发生了什么. #include #include // [[Rcp
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如何围绕表达式模板编写第三方库包装器类
我们正在尝试在我的研究小组中实施新的C ++代码，以执行大型数值模拟(有限元，有限差分法，拓扑优化等).该软件将被学术界和行业人士使用. 对于该软件的稠密线性代数，我们想使用Eigen或Armadillo.我们希望围绕这些软件包构建一个包装器，其原因有两个:1.向用户而不是第三方API公开我们自己的API； 2.如果将来需要切换库.我知道原因2是一种非常昂贵的保险形式，但是我们在以前的模拟软
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将Armadillo矩阵转换为Eigen MatriXd，反之亦然
如何从Armadillo Matrix转换为Eigen MatrixXd，反之亦然? 我将nu作为大小为N的arma::vec，将z作为大小为N x 3的arma::mat.我想计算一个矩阵P，例如条目P_ij是 Pij=exp(nu(i) + nu(j) + z.row(j)*z.row(j))) 因此我使用了这段代码 int N=z.n_rows; mat P= exp(
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将本征库添加到Android NDK
我需要在我的Android Studio项目中包含Eigen库，以执行一些线性代数运算，并使用一些我为桌面开发的C ++代码.我一直在寻找有关此主题的信息，但所涉及的内容还不太多，而且我还是Android NDK的新手. Eigen库不需要编译，所以我认为这很容易，但是我缺少了一些东西.我尝试将Eigen文件夹(包含所有包含项)复制到NDK文件夹(.. \ Android \ Sdk \ ndk-
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如何表达“<真或假数组" =< array> < =<标量>"使用Eigen 3?
我正在使用 Eigen 3 模板库将某些 MATLAB 代码移植到 C ++ ，并且我正在寻找一种通用的良好映射 MATLAB 惯用语: K>> [1 2 3 4 5]
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本征程序中的性能瓶颈
作为一个较大问题的一部分，在处理Eigen中的稀疏矩阵时，我遇到了性能瓶颈. 我需要从稀疏矩阵(G)中的每个元素中减去一个浮点数(x)，包括系数为零的位置.因此零个元素的值应为-x 此刻我的操作方式如下: //calculate G x=0.01; for(int i=0;i
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本征密稀疏矩阵乘积是带螺纹的吗?
我知道稀疏产品是根据文档编写的: https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicMultiThreading.html 那么稀疏呢? 解决方案 更精确地说，仅当左侧稀疏矩阵是行优先的时，稀疏稠积才是多线程的.相反，如果右侧的稀疏矩阵是列大的，则稠密的稀疏乘积是多线程的.
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