按行向Eigen :: MatrixXd进行线程安全写入
我的问题很简单，希望也有一个不错的答案：当我构造了 Eigen :: MatrixXd 矩阵时，我可以使用多个线程来填充行吗？同时矩阵（如果我可以确保没有并发写入任何行），还是必须在每个线程中创建临时行对象，然后将它们复制（哦...）作为归约操作复制到矩阵中？ / p> 解决方案 虽然不从不同的线程写入同一地址，这可能是线程安全的，因为 Eigen :: MatrixXd 是列的主要存储，
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特征值：使用编译时维度检查返回对矩阵块的引用
我要问的是这个问题。具体来说，我想围绕一个使用2D数据结构的遗留C和Fortran库制作一个C ++ Eigen包装器： [x [0,0] ... x [0，w-1]] [u [0,0] ... u [0，w-1]] [.. 。] [x [c-1,0] ... x [c-1，w-1]] [u [c-1,0] ... u [c-1 ，w-1]] 其中每个条目
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在Eigen中将向量分配给矩阵列
这个问题急匆匆地问了。我原始程序中的错误，不是此处显示的代码中的错字。错误是我的程序v由于某些条件而没有填充。 从该线程获取的更有用的收获是将std :: vector复制到本征矩阵的所有行或列，在接受的答案中。 我想将向量复制到a的列中矩阵，如下所示： #include #include #include
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R中的C ++编译标志的替代系统默认值
我正在使用RcppEigen为我的R代码编写一些C ++函数，并且我想尽可能地优化它们的编译。过去使用Eigen时，我从-O3和-fopenmp获得了巨大的进步。遵循Dirk的建议，我对〜/ .R / Makevars进行了编辑，以便我的本征代码能够可以使用以下标志进行编译： CPPFLAGS = -O3 -fopenmp 这有效-当我检查编译期间发生的情况时（ps ax
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本征动态矩阵初始化
我在弄清楚如何在Eigen的运行时设置MatrixXd的行和列时遇到了一些麻烦。谁能指出我的一些文档或提供有关如何执行此操作的指导？ 谢谢。 解决方案 您可以在运行时使用方法 resize（nrow，ncol）定义MatrixXd大小。您可以在此链接及其API定义此处。
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本征对角矩阵的构造
在特征值中，我们可以创建一个矩阵，如下所示： Matrix3f m; m
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将平面数组重塑为复杂的本征类型
如何将尺寸 1×2N 的数据重塑为Eigen中的复杂形式，以形成 P×Q 复矩阵，具有 N 复数， P×Q = N ？在数据中，实部和虚部彼此相邻。我想动态重塑 data ，因为数据可以具有不同的大小。我试图防止复制，只是将数据映射到复杂类型。 int N = 9; int P = 3; int Q = 6; float * data =新的float [2 * N]; f
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如何将Eigen :: Matrix映射到std :: vector< Eigen :: vector> ;？
例如，如果我有一个 Eigen :: MatrixXd ，其大小为10列和3行，那么如何将其别名为 std ::？向量 Eigen :: Vector3d 的10个元素的向量？ 当我说别名时，我的意思是使用相同的内存块而不进行复制。 我知道我可以通过以下方式进行反向映射： std :: vector v（10）; ... Map
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从Eigen库使用SVD时抛出错误的分配异常
在我的应用程序中，我想从具有 double 项的给定数据矩阵中获得左奇异矢量，这在代码中以 $ b给出$ b Eigen :: MatrixXd m; ，尺寸为 45 x 904140 。现在，我将构造函数用于Eigen库中的SVD分解，如下所示： Eigen :: BDCSVD svd（m，Eigen :: ComputeFullU | Ei
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本征矩阵库逐系数取模运算
在我正在研究的项目中的一个功能中，我需要找到特征库矩阵除以给定数字后每个元素的其余部分。这是等效于我想做的Matlab： mod（X，num） 其中X是股利矩阵，num是除数。 什么是 解决方案 您可以将C ++ 11 lambda与 unaryExpr ： MatrixXi A（4,4），B; A.setRandom（）; B = A.
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使用本征张量类的问题
我想使用来自不受支持模块的特征张量类 。该网站建议包含类似 #include 之类的东西，以便能够使用它。我在OS X Yosemite的Mac上通过 Homebrew （版本3.2.4）安装了eigen。尽管我让eigen可以正常工作，但在不受支持的文件夹中找不到必要的模块： #include
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cygwin_exception :: open_stackdumpfile：将堆栈跟踪信息转储到* .exe.stackdump
我收到“ cygwin_exception :: open_stackdumpfile：将堆栈跟踪信息转储到TestProject.exe.stackdump”错误。我的项目不过是C ++ HalloWorld项目，其中包含一个附加的类，可以在其中设置和获取变量。我在尝试设置Eigen类型的矩阵变量的行上遇到此错误。这是我的代码： TestProject.cpp #include&l
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将两个矩阵与本征进行比较
假设我有两个本征矩阵A和B，并且我想创建一个第三矩阵，定义为 C（i，j）= 5.0，如果A（ i，j）> B（i，j），否则为0 我想没有显式的for循环也可以这样做。但是我对Eigen并不是很熟练。谁是最好的方法？ 解决方案 假设 A ， B 和 C 是 MatrixXd ，您可以执行以下操作： C =（A.array（）> B.Array（））。cast
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在本征稀疏矩阵中将行/列/块设置为0？
我看到使用新的Eigen 3.2，您可以从稀疏矩阵中获取行，列甚至块，是否可以将其中的任何一个设置为0？ Eigen :: SparseMatrix A（5、5）； A.block（1，1，2，2）= 0; //无法使用 A.row（1）= 0; //无法使用 A.col（1）= 0; //无法使用 谢谢！
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如何使用Eigen避免稀疏表达式中的内存分配
我有一个稀疏模式恒定的应用程序。可以说我的计算形式为 sm3 = sm1 + sm2 但是，即使我将所有这些操作数的稀疏模式都设置为相同，我的探查器显示大部分时间都花在了分配和取消分配上结果矩阵。 这是我的MWE： #include #include int mai
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MSYS2上gcc 8.2.1的本征编译错误
我们正在面对错误针对Eigen 3.3.7（可能是较旧的版本）进行了编译），而不是MSYS2提供的最新版本的GCC 8.2.1。奇怪的是，这仅在相同软件包的最新版本中发生（ mingw-w64-x86_64-gcc 8.2.1）： 8.2.1 + 20181123-1：很好 8.2.1 + 20181130-1：错误 8.2.1 + 20181207-1：错误 错误是： 在C
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如何解决稀疏矩阵的线性方程AX = b
我有一个稀疏矩阵A（120,000 * 120,000）和一个向量b（120,000），我想使用本征库求解线性系统AX = b。我尝试按照文档进行操作，但始终出现错误。我还尝试将矩阵更改为稠密并求解系统 Eigen :: MatrixXd H（N，N）; HH = Eigen :: MatrixXd（A）; Eigen :: ColPivHouseholderQR
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重塑C ++中的张量
TensorFlow的C ++接口似乎没有重塑方法。有谁知道如何转换例如 [A，B，C，D] 转换为 [A * B，C，D] ？看起来唯一的方法就是使用Eigen？但是，那里的文档非常苗条，并且代码是模板地狱，不容易解析。 解决方案 解决方案，检查是否重塑张量与源张量的元素数量相同： ///从MobileNet_224中提取的图像特征 tensorflow :: Tensor i
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Visual Studio2015。C++编译器错误C2280试图引用已删除的函数
我要做的是编译由CMake构建的项目。在我的代码中，我有下一个方法： / ** TriangularView :: solve（）的“就地”版本，其中结果以“其他 * *警告”形式编写。此参数仅标记为“ const”，以使C ++编译器在此处接受临时表达式。 *此函数将const_cast它，因此此处不遵守constness。 * *有关详细信息，请参见Triangula
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使用特征值测试奇异性：识别共线列
我正在尝试使用特征值方法检查矩阵是否为奇异（即，如果特征值之一为零，则矩阵为奇异）。这是代码： z
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