特征库 - >用来自文件或现有std :: vector< string>的数据初始化矩阵。内容
我的问题是如何初始化特征矩阵，但不： 矩阵
..
eigen相关内容
最有效的方法来求解线性方程组
我有一个（n×n）对称矩阵A和一个（n×1）向量B.基本上，我只需要求解Ax = b。问题是A将潜在是巨大的。所以我正在寻找最有效的算法用于求解C ++中的线性方程。我翻看了Eigen图书馆。显然它有一个SVD方法，但我被告知它的速度很慢。求解x = inverse（A）* b也似乎是次优的。 uBLAS更快？有更有效的方法吗？谢谢。 编辑：矩阵A是正定的且不稀疏。 解决方案 最好的
..
C ++在本征库中的性能
我在查看效果基准： http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Benchmark 我不禁注意到eigen似乎始终优于所有专业供应商库。问题是：怎么可能？我们假设mkl / goto使用处理器专用的调试代码，而eigen则是通用的。 注意这个 http://download.tuxfamily.org/eigen/btl-results-
..
通过CMake添加外部库（例如，Eigen）
我已经处理这个问题几个星期了。我知道我可能只是错过一个小步，我不知道。所以，任何洞察将非常感激。 我试图添加一些外部库，并在我的C + +项目中使用它们。但是似乎没有能够弄清楚如何。我读了所有在互联网上关于添加外部库的帖子，但我相信我错过了一些东西！ 我想说，我想添加一个简单的库，如Eigen标题库）。我复制并粘贴了包含项目中子文件夹中所有文件的文件夹。我调用了子文件夹ThirdPar
..
成员“已经被声明为”与CUDA和Eigen的误差
我只是一个CUDA和Nsight的初学者，想利用线性代数运算（例如CUBLAS）伟大的GPU性能。我有很多自定义代码，在 Eigen 的帮助下编写是很多矩阵乘法运算，所以我想让我的代码不变，只是做GPU上的操作。 我已经创建了一个示例项目与Visual Studio Nsight和它工作正常，但当我添加 #include 行，我遇到以
..
没有从价值到价值的已知表达式& ...为什么？
我已经尝试编写一个函数，它以 ColXpr 值作为输入： typedef Eigen :: Array Signal2D; void Threshold（Signal2D :: ColXpr& params） { params =（params> = 0.0f）.template cast
..
将函数应用于所有特征矩阵元素
我有一个 Eigen :: MatrixXd ，我想通过应用一个组件方面的函数来修改其所有的元素。例如： MatrixXd m = ...; 每个m [i] [j]： m [i] [j] = exp（m [i] [j]）;有没有办法实现这个结果？ 解决方案 是，使用 Eigen :: MatrixBase :: unaryExpr（） 成员函数。示例：
..
特征如何沿特定维度连接矩阵？
我有两个特征矩阵，我想连接它们，如在matlab中 cat（0，A，B） 在特征中有什么等同的东西吗？ 谢谢。 解决方案 您可以使用逗号初始化语法。 水平： MatrixXd C（A.rows（），A.cols（）+ B.cols（））; C MatrixXd D（A.rows（）+ B.rows（）
..
如何集成使用表达式模板的库？
我想在我的程序中使用Eigen矩阵库作为线性代数引擎。 Eigen使用表达式模板实现延迟评估，并简化循环和计算。 例如： ＃include int main（） { int size = 40; // VectorXf是一个带有动态大小的浮点数的向量。 Eigen :: VectorXf u（size），v（size），w（size），
..
教Google - 测试如何打印特征矩阵
简介 我使用Google的测试框架Google-Mock对Eigen矩阵写测试，如另一个问题。 使用下面的代码，我可以添加一个自定义 Matcher 来匹配Eigen矩阵到给定的精度。 MATCHER_P2（EigenApproxEqual，expect，prec， std :: string（negation？“is not”：“is”）+“approx equal to”
..
一般产品的特征自动扣除
我有下面的代码（对于稍大的代码 snippet，我这样做是道歉的，这是我能够减少我的问题的最小示例）： #include #include #include #include //标量字段上的动态矩阵 template 使用DynMa
..
如何可以逗号分隔初始化，如在Eigen可能实现在C ++？
以下是Eigen文档的一部分： Matrix3f m; m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我不明白如何所有逗号分隔的值被捕获的操作符
..
cv :: Mat转换为Eigen-Matrix和back
我有几个特征向量存储在 cv :: Mat 其中，每一行都是一个特征向量（像这样的几行： [x1 y1 x2 y2 x3 y3 ....] ）。我必须对每个特征向量应用SVD，因此我使用Eigen库。但是，在应用SVD之前，特征矩阵必须转换为 Eigen :: Matrix 形式。 必须将SVD结果转换回 cv :: Mat 。 任何人都可以建议一个好的方法这个？我需要它在 cv ::
..
特征布尔数组切片
在MATLAB中，通常从矩阵/数组中切出满足一些条件的值（称为逻辑索引）。 vec = [1 2 3 4 5] condition = vec> 3; vec（condition）= 3; 如何在Eigen中执行此操作？到目前为止我有： Eigen :: Matrix 3;
..
Initialise Eigen :: vector with std :: vector
我已经看过它之前，但我不记得如何有效地初始化 Eigen :: Vector 已知长度的 std :: vector 的长度相同。这是一个很好的例子： std :: vector v1 = {1.0,2.0,3.0}; Eigen :: Vector3d v2; //我把它放在这里：v2（v1）？ v2
..
Eigen和std :: vector
我有一个矩阵，它给出为： std :: vector>一个; 我想将它映射到Eigen线性代数库，如下所示： Eigen :: Map mat（A.data（），51,51）; 但是代码失败了 错误：没有
..
映射数组回现有特征矩阵
欲的双阵列映射到现有MatrixXd结构。到目前为止，我已经成功地映射特征矩阵，以一个简单的数组，但我找不到这样做回来的路上。 无效美孚（MatrixXd矩阵，INT N）{ 双arrayd =新的双[N * N]; //输入矩阵映射到一个数组 地图＆LT; MatrixXd＆GT;（arrayd，N，N）=矩阵; //做一些与阵列 ....... //地图数
..
使用Boost与蓄电池::本征向量类型
我有一些问题，结合征:: VectorXd 类型使用Boost库蓄电池： 的#include＆LT;＆iostream的GT; ＃包括LT＆;艾根/酷睿＆GT; ＃包括LT＆;升压/累加器/ accumulators.hpp＆GT; ＃包括LT＆;升压/累加器/统计/ stats.hpp＆GT; ＃包括LT＆;升压/累加器/统计/ mean.hpp＆GT;使用空间boost ::蓄电池; 使用本
..
C ++检查模板参数的嵌套的typedef，以获取其标量基本类型
考虑下面的指数平滑的模板类。这个类是平滑/过滤指数序列数据（参见更新方法）。 Elemtype可能是一个向量和Floattype通常是一个标量。例如。 ExponentialSmoother＆LT;本征:: Vector2f，浮＆GT; X（0.1，Vector2f（0.5，0.5））; 在这个例子中可避免第二个模板参数Floattype因为本征的Matrix类包含嵌套的typedef得到
..
使用boost :: odeint与本征::矩阵状态向量
我想利用的 ODE集成升压能力利用本征3 作为 Matrix类我状态向量，但我遇到了问题深入升压，我不知道如何解决。 的什么，我试图做一个小例子： 的#include＆LT;艾根/酷睿＆GT; ＃包括LT＆;升压/数字/ odeint /步进/ runge_kutta_dopri5.hpp＆GT; ＃包括LT＆;＆iostream的GT;使用本征空间; 使用空间boost ::数字:: o
..