将Matlab eig(A，B)(广义特征值/特征向量)重写为C/C ++
有人知道如何从用于计算广义特征向量/特征值的Matlab重写eig(A,B)吗?我最近一直在努力解决这个问题.到目前为止: 我需要的eig函数的Matlab定义: [V,D] = eig(A,B) produces a diagonal matrix D of generalized eigenvalues and a full matrix V whose columns are t
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Eigen C ++中的列式点积
是否有一种简单的方法可以评估尺寸为mxn的2个矩阵(按其类型为Eigen::MatrixXd的A和B)的列式点积，而无需评估A*B或不评估不得不求助于for循环?所得的矢量将需要具有1xn或nx1的尺寸.另外，我正在尝试使用C ++中的Eigen做到这一点 解决方案 有很多方法可以实现此目的，并且都执行惰性评估: res = (A.array() * B.array()).colwi
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Eigen：基类模板特化中的类型推导
我尝试编写一个C ++模板类，它应该能够通过相同的接口处理“简单”类型和类似“Eigen :: MatrixBase”的类型。我设法通过两种不同的简单类型获得所需的行为，但很难将Eigen语法压缩到我的最小示例中...也许有人可以给我一个建议？ 环顾四周时，这个来了接近我想要的 - 没有Eigen。 此看起来也很相似。 #ifndef __MINIMAL_H__ #define
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有没有办法将Eigen :: Matrix转换回itk :: image？
我使用Eigen库将几个itk :: image图像转换为矩阵，并对它们进行密集的线性代数计算。最后，我将输出作为矩阵，但我需要它以itk :: image形式。有没有办法做到这一点？ const unsigned int numberOfPixels = importSize [0] * importSize [1]; float * array1 = inverseU.data（）
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如何使用OpenCV执行LU分解？
cvInvert（）方法采用一个标志CV_LU，它执行LU分解以反转输入矩阵。但是有没有办法获得在此计算过程中形成的L和U矩阵？ 为LU分解写一个新函数似乎毫无意义，OpenCV已经为它编写了优化代码。 解决方案 不幸的是，它看起来不像OpenCV为您提供了访问L和U矩阵的方法。 此处是该功能的实施方式。并且，出于性能原因，看起来LU分解是就地完成的。所以，你可能需要自己动手。 编
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特征库：返回一个函数中的矩阵块作为左值
我试图返回一个矩阵块作为函数的左值。假设我的函数如下所示： Block getBlock（MatrixXd& m，int i，int j，int row，int column） { return m.block（i，j，row，column）; $ b 事实证明，似乎C ++编译器理解block（）运算符只给出临时值，因此编译器禁止将其作为左值返回
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c++ - qt creator 下使用EIGEN库报错的问题
问 题 qt creator mingw编译器下使用eigen库会报错：undefined reference to _wassert 而msvc2015编译器则不存在这样的问题，请教如何解决？ 解决方案 解决了，是原先的MINGW环境变量是4.9的， Qt creator下的MINGW是5.3.2的，链接时出了问题。现在把环境变量全改成QT安装目录下的MINGW，链接就不会出
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使用GDB与Eigen C ++库
我正在使用可从 http://eigen.tuxfamily.org/ 下载的Eigen C ++库。 这是一个用于更容易处理矩阵和数组的C ++库。我使用g ++编译器和gdb进行调试。但是，我发现使用gdb时无法打印Matrix的内容（由Eigen提供）。 解决方案 您可以安装gdb扩展程序，您可以在 eigen / debug / gdb /
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如何使用Eigen在CUDA内核
Eigen是一个c ++线性代数库， http://eigen.tuxfamily.org 。 很容易使用基本数据类型，例如基本的float数组，只需将其复制到设备内存，并将指针传递给cuda内核。但是Eigen矩阵是复杂类型的，所以如何将它复制到设备内存，并让cuda内核读/写？ 解决方案 所有你想要的是通过原始C指针访问 Eigen :: Matrix 的数据，然后可以使用 .d
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使用nvcc（CUDA）编译特征库
我试图用nvcc（CUDA 5.0 RC）编译以下程序（main.cu）： #include< ; Eigen / Core> #include int main（int argc，char ** argv） { std :: cout
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大矩阵反演
我正在寻找一个大矩阵的倒数，常用大小为1000 x 1000，但有时会超过100000 x 100000（由于时间和内存的原因，目前出现故障）。我知道正常的情绪是“不采取相反，找到一些其他方式来做”，但这是不可能的，在那一刻。其原因是由于使用了已经预期获得矩阵逆的软件。 （注意：我正在寻找改变这种方法，但是这将需要很长时间） 现在我们使用数字重组的LU分解方法，我目前正在测试特征库。特征库似
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使用矢量化编译iPhone的Eigen库
我正在努力与eigen库的iPhone 4的编译，它有一个ARM处理器与armv7指令集。一切工作正常到目前为止，当我指定预处理器定义EIGEN_DONT_VECTORIZE。但由于一些性能问题，我想使用armv7优化的代码。 无论使用LLVM-GCC 4.2或LLVM CLang 2.0的编译器，我总是遇到编译错误。我想出了（或更好地认为），LLVM-GCC 4.2是唯一的方法来访问这些A
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CMake找不到Eigen3
我已将FindEigen3.cmake复制到我的源目录中。 然后我添加： set（CMAKE_MODULE_PATH $ {CMAKE_MODULE_PATH} $ {CMAKE_SOURCE_DIR}） CMakeLists.txt，告诉CMake使用这个.cmake文件。 然后在我的CMakeLists.txt我做： FIND_PACKAGE
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在ROS Indigo中使用Eigen库
我正在ROS Indigo的项目上工作，需要使用Eigen库。根据ROS Wiki上的indigo / Migration页面，FindEigen.cmake模块现在在cmake_modules包中。 以下步骤将cmake_modules包添加到项目的CMake.txt（通过find_package）并添加一个构建依赖项到package.xml（ cmake_
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查找CMake包Eigen3
CMake找不到我的 Eigen3 包。我设置了一个环境变量 EIGEN3_INCLUDE_DIR 指向 FindEigen3.cmake 的路径。 CMakelists.txt我写道： find_package（Eigen3 REQUIRED） include_directories（EIGEN3_INCLUDE_DIR） 我收到
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从Eigen :: CwiseBinaryOp转换到MatrixXd导致segfault
我正在写一个库，存储Eigen表达式模板作为成员变量，以进行需要做的复杂计算。但是，似乎我不能存储或返回这些表达式模板，除非它们直接在MatrixXd或类似的转换。这迫使每一步都被保存到一个临时的，并且浪费整个设计的效率。 这里有一个简短的例子，导致麻烦。 Holder只是拥有一个Eigen矩阵，而Summer需要两个持有者并输出他们持有的两个矩阵的总和，当你调用get（）。 包含文件
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禁用特征表达式与const引用的临时绑定
我试图写一个函数，只接受通过 const 引用传递的lvalue特征表达式。我的第一个想法是只保留重载 const Eigen :: MatrixBase& 和 delete c $ c> Eigen :: MatrixBase&&& one。令我吃惊的是， delete d函数不是重载候选集合的一部分。所以我试过下面的代码 #in
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特征的奇怪行为:: select（）
in eigen，the construct： （R.array（）
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从本征序列化分解矩阵（SparseLU对象）
我想解决 Ax = b ，其中矩阵A可以大到接近 1M x 1M 大小，是稀疏和对称的，但可能没有正确定义。 问题是，可能需要很长时间才能使用 sparseLU对象，并且将会想到一个存储sparseLU矩阵而不是原始矩阵，使得每当我们使用相同的矩阵A执行类似的操作时，我们可以不需要重新计算 快速搜索stackoverflow和google返回这，这和这稀疏矩阵用于特征矩阵的序列化。但是
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可能获得类型Eigen :: MatrixBase< T> &
具有Eigen :: MatrixBase&数据，有什么办法得到如果它是一个浮点数或双矩阵？ 我需要创建一个与MatrixBase相同大小和类型的新的复杂矩阵。 如果是MatrixXf，那么我需要创建MatrixXcf，如果MatrixXd我需要MatrixXcD。 template int dowork（const Eigen :: MatrixBa
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