本征库->使用文件或现有std :: vector< string>中的数据初始化矩阵内容(C ++)
我的问题是如何初始化本征矩阵，但是不这样: matrix
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使用Eigen C ++库将每个矩阵列乘以每个向量元素
我需要使用本征C ++库将每个矩阵列乘以每个矢量元素.我尝试了colwise，但没有成功. 样本数据: Eigen::Matrix3Xf A(3,2); //3x2 A
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为什么与通过int进行int相比，通过float进行乘法运算会更快?
由于具有两个int矩阵A和B，具有1000多个行和10K列，我经常需要将它们转换为float矩阵以提高速度(4倍或更多). 我想知道为什么会这样吗?我意识到，浮点矩阵乘法有很多优化和矢量化功能，例如AVX等.但是，仍然有诸如整数的AVX2之类的指令(如果我没有记错的话).而且，不能将SSE和AVX用作整数吗? 为什么在矩阵代数库(例如Numpy或Eigen)下没有启发式算法来捕获此信息
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本征索引中的子矩阵视图
在Eigen中是否可以等效于Matlab中的以下操作? A=rand(10,10); indices = [2,5,6,8,9]; B=A(indices,indices) 我想要一个子矩阵作为具有给定的非连续索引的原始矩阵的视图. 最好的选择是拥有原始矩阵的共享内存视图，这可能吗? 我已经找到了一个可行但不是很快的方法，因为它涉及到非向量化的for循环: MatrixXi
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特征值:如何用1和0代替矩阵正值?
我想在Eigen中编写以下matlab代码(其中K是pxp，而W是pxb): H = (K*W)>0; 但是到目前为止，我唯一想到的是: H = ((K*W.array() > 0).select(1,0)); 此代码无法按此处中的说明进行操作，而是将0替换为VectorXd::Constant(p,0)(如链接问题中所述)会生成运行时错误: Eigen::intern
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将C ++本征矩阵传递给Matlab mex输出
如何通过本征矩阵作为Matlab输出参数? 我从MatrixXd resultEigen; // Eigen matrix with some result (non NULL!) double *resultC; // NULL pointer Map( resultC, resultEigen.rows(), resultEigen.cols() ) = result
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将稀疏数组从matlab传递到Eigen(C ++)，然后再返回到matlab?
以下是使用Eigen将matlab中的密集数组g和G相乘的mex代码. g稀疏时该怎么办? #include #include #include "mex.h" using Eigen::MatrixXd; using namespace Eigen; /*gateway function*/ void mexFunction( int nl
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如何在Eigen上应用bsxfun之类的功能?
假设我有一个矩阵A，它是n x n个矩阵，我有一个向量b，它是n x 1个向量，我想在Eigen库中计算以下实现. bsxfun(@rdivide, A, b) 我如何应用本征? 解决方案 如何解决这个问题: Eigen::MatrixXf A(n,n); Eigen::VectorXf b(n); A.cwiseQuotient( b.replicate(1,A.col
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从Matlab到C ++特征矩阵运算-向量归一化
将一些Matlab代码转换为C ++. 问题(在C ++中如何操作): 将两个向量串联在一起. (已经找到了解决方案) 归一化每个数组("pts" col)除以其第3个值 1和2的Matlab代码 % 1. A 3x1 vector. d0, d1 double. B = [d0*A (d0+d1)*A]; % B is 3x2 % 2. Normalize a s
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本征库-矩阵的伪逆(Matlab-Pinv)
我正在尝试使用本征库找到矩阵的伪逆.他们有一个确实可以实现它的类，但是我不知道该如何编写脚本的语法. 这就是它在网站上的显示方式( https://eigen.tuxfly .org/dox/classEigen_1_1CompleteOrthogonalDecomposition.html#ab2fd4c81aa1cd8bc917c7f135505cb7f ): const Inve
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本征将矩阵转换为矢量
在 MATLAB 中，下面的行将Matrix转换为Vector.它将矩阵逐列展平为vector. myvar(:) 我应该如何使用Eigen来做到这一点?该解决方案应适用于任何尺寸的Matrix. MatrixXd A(3,2); VectorXd B(6); A
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如何加快Eigen库的矩阵产品的速度?
我正在使用Eigen库研究两个大矩阵的简单乘法.对于相同大小的矩阵，这种乘法似乎比Matlab和Python都慢. 是否有什么方法可以使本征操作更快? 问题详细信息 X:随机的1000 x 50000矩阵 Y:随机50000 x 300矩阵 计时实验(在我2011年末的Macbook Pro上进行) 使用Matlab:X * Y大约需要1.3秒 使用有思想
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如何确保本征等轴测图保持等轴测图?
我目前正在研究Eigen::Isometry3f，其定义为 typedef Transform Isometry3f;. 因此，例如，我无法将Affine3f分配给该Isometry3f，这对于保持等轴测图完整无缺. (原因是在Transform的赋值运算符中检查了Mode.) 但是我可以-通过Transform::operator(...)快捷方式
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如何为使用Eigen(线性代数的C ++模板库)的C ++项目编写makefile?
我正在使用Eigen库，该库可以实现矩阵运算的矢量化.我不知道如何使用Eigen中提供的文件并编写makefile.使用Eigen的源文件包括下面列出的文件，它们甚至不是头文件(它们只是一些文本文件)- ，依此类推.在Eigen的网页上，提到要使用其功能，我不必构建项目，那么如何将这些文件包含在我的make
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围绕矩阵/线性代数库的多态包装器-C ++，以本征开头
我正在编写一个高度依赖线性代数例程的自定义C ++数值库.我还使用Eigen来满足实际的矩阵运算.我想将我的库与Eigen实现解耦，以使它不了解Eigen.这样一来，我就可以将Eigen引用保留在一个地方，并且可以轻松地在不久的将来将线性代数库更改为另一种实现. 在Java中，这将相对简单.但是，由于Eigen使用模板，因此我遇到了困难.特别是我正在使用MatrixXd和VectorXd类型
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如何使用Eigen库计算零空间的基础?
如何使用Eigen库计算矩阵的零空间基础? 我试图找到显式函数名称以计算空基，并且作为一种变通办法，是找到用于计算矩阵的rref的方法(因为我们能够从rref获取空基. 但是我找不到任何相关的函数名称. 我认为必须对此有解决方案，但是我对Eigen库知之甚少，而且Eigen的代码也让我很难理解. 请为我建议解决此问题的方法. 解决方案 您可以使用本征:: FullP
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密集对称矩阵的本征有效类型
本征是否具有用于存储密集，固定大小，对称的有效类型矩阵? (嘿，它们无处不在！) 即对于N = 9，它应仅存储(1 + 9)* 9/2 == 45个元素，并且具有适当的操作.例如，应该有效地添加两个对称矩阵，这将返回相似的对称矩阵. 如果没有这样的东西，该采取什么行动(看起来像此)我应该把这种类型介绍给本征吗?它具有“视图"的概念吗?我可以为自己的类型写一些像“矩阵视图"这样的东西，让
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从欠定系统中删除不可解方程
我的程序尝试求解线性方程组.为此，它将矩阵coeff_matrix和向量value_vector组合在一起，并使用特征值来解决它们，例如: Eigen::VectorXd sol_vector = coeff_matrix .colPivHouseholderQr().solve(value_vector); 问题在于系统可以被过度确定也可以被确定不足.在前一种情况下，E
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四元数是否会翻转符号以实现非常相似的旋转?
考虑以下最小工作示例: #include #include #include int main() { // Set the rotation matrices that give an example of the problem Eigen::Matrix3d rotation_matrix_1,
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用线性最小二乘法求解带有复杂元素和下三角正方形A矩阵的系统Ax = b
我想以线性最小二乘法求解线性系统Ax = b，从而获得x.矩阵A，x和b包含复数元素. 矩阵A的尺寸为n乘以n，并且A是方形矩阵，也是较低的三角形.向量b和x的长度为n.这个系统中的未知数与方程式一样多，但是由于b是一个充满实际测得的“数据"的向量，我怀疑最好以线性最小二乘法进行. 我正在寻找一种算法，该算法将以稀疏矩阵数据结构用于下三角矩阵A，从而以LLS方式有效地解决该系统.
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