为什么std :: less< Eigen :: VectorXd>无法编译？
我为 Eigen :: VectorXd 实现了一个比较运算符 operator bool {return v1
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本征系数自定义函数
我有一个 do_magic 方法，它需要加倍并加42。我想将此方法应用于 Eigen :: Matrix 或 Eigen :: Array 的每个系数（即意思是，我不介意是否只有两种类型都可以。） 有可能吗？ Like this： Eigen :: MatrixXd m（2，2）; m
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如何从Eigen中的索引向量中提取（Eigen :: Vector的）子向量？
假设我有 Eigen :: VectorXd x; // {1,2,3,4,5,6,7,8} 和 Eigen :: VectorXd ind_vec; // {0,2,4,5} 有没有一种简便的方法可以提取x的 ind_vec 个元素？ 类似的东西： x.extract（ind_vec）返回{1、3、5、6}
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在C ++中评估多元正态/高斯密度
现在，我具有以下函数来评估高斯密度： double density :: evalMultivNorm（const Eigen :: VectorXd& x，const Eigen :: VectorXd& meanVec，const Eigen :: MatrixXd& covMat） { double inv_sqrt_2pi = 0.3989422804014327; dou
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将本征Affine3d转换为Affine2d
我在3D中有一个仿射变换，我希望丢弃任何z轴信息来自。是否有方便的方法将 Affine3d 转换为 Affine2d ？ 解决方案 尝试以下操作： Affine2d S2d = Translation2d（S3d.translation （）.topRows 2（））* S3d.linear（）。topLeftCorner（）; 演示：
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特征值-特征值平衡矩阵
我的经验（和其他一些经验一样：如何使用LAPACK从矩阵对的广义Schur分解中获得特定的特征向量？）是从特征值获得的特征值（我不在乎特征向量）不如获得的可靠numpy，matlab等从矩阵中调出条件。 互联网（ https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/balance.html ）建议平衡是解决方案，但我可以请弄清楚如何在Eigen中执行此操作。有
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C ++中的薄QR分解
是否存在易于使用的c ++库，用于矩形矩阵的“薄” QR分解？ Eigen似乎仅支持完整的Q矩阵。我可以取一个完整的Q并丢弃一些列，但是不计算它们开头会更有效吗？ 解决方案 Newmat 完全满足您的要求。 要将A分解为QR，您可以执行以下操作： 矩阵Q = A； UpperTriangularMatrix R; QRZ（Q，R） 如果A为3x5矩
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将二维数组映射到Eigen :: Matrix
我不知道是否以及如何将二维双精度数组映射到Eigen :: Matrix。 是否可以映射 double d [] [] 数组，我将其作为 double ** p 到Eigen :: Matrix？ 虽然一维数组可以正常工作，但我无法映射 p 到 Eigen :: Map 。那有可能吗，怎么办呢？大小 n 并不是真正恒定的，但我可以
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在Eigen中将动态矩阵转换为固定矩阵
出于灵活性考虑，我正在使用C ++库Eigen将数据加载到动态大小的矩阵中（例如 Eigen :: MatrixXf ）。我已经写了一些需要混合大小或固定大小的矩阵作为参数的函数（例如 Eigen :: Matrix 或 Eigen :: Matrix4f ）。假设我对行和列的大小进行了正确的声明，如何将动态矩阵（在运行时设置的大小）转换为固定
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本征：遮罩数组
是否可以像Matlab一样在Eigen中屏蔽数组？ 类似 ArrayXd arrayA = ArrayXd :: Random（10 ，5）; ArrayXi mask = ArrayXi :: Zero（arrayA.rows（），arrayA.cols（））; mask = arrayA> 5; ArrayXd arrayB = arrayA（mask）
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本征：从向量中减去标量
使用Eigen库时出现错误，我要做的就是从Eigen :: VectorXf中减去标量。因此，我的代码如下： #define VECTOR_TYPE Eigen :: VectorXf #define MATRIX_TYPE Eigen :: MatrixXf // myMat是MATRIX_TYPE JacobiSVD jacobi_svd（m
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如何访问tensorflow :: Tensor C ++
我正在使用其C ++ API运行Tensorflow。 我有以下调用在finalOutput中返回四个张量： std :: string str1 =“ detection_boxes”; std :: string str2 =“ detection_scores”; std :: string str3 =“ detection_classes”; std :: st
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如何从opencv cv :: Mat或行优先的数组初始化本征矩阵？
我发现Eigen的Matrix是默认的以列为主的矩阵，类似于MATLAB，但是如何从cv :: Mat初始化Eigen :: MatrixXd？以下代码是我的测试。但是它们都无法成功编译。有人可以给我一些建议吗？或其他一些链接？ cv :: Mat A_M = cv :: Mat（rows，cols，CV_64FC1）; double * A =（double *）A_M.data（）
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比较Google Test或Google Mock中的本征矩阵
我想知道是否有一种很好的方法来测试两个本征矩阵使用 Google测试或 Google Mock 。 将以下测试用例作为一个简化的示例：我将两个复值矩阵 A 和 B 相乘，并期望得到一定的结果 C_expect 。我使用Eigen计算数值结果 C_actual = A * B 。现在，我想比较 C_expect 和 C_actual 。现在，相应的代码如下： #include
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如何在Eigen中初始化SparseVector
如何在Eigen中初始化SparseVector？以下代码： #define EIGEN_YES_I_KNOW_SPARSE_MODULE_IS_NOT_STABLE_YET #include 使用命名空间本征； SparseVector vec（3）; main（） { vec（0）= 1.0; }
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如何查看Eigen C ++模板库的版本号？
我向默认添加了Eigen的几种不同版本，包括Visual C ++目录。 但是在一些测试数值示例中使用 LDLT （Cholesky分解）时出现崩溃问题。 所以我想在调试代码时确定哪个版本实际上是活动的。 是否有任何功能可以指示当前活动的本征版本号？ 解决方案 此答案只是以上评论的摘要： 在编译时，您有 EIGEN_WORLD_VERSION ， EIGEN_MAJOR
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C ++特征根初始化静态矩阵
是否可以在头文件中初始化静态特征矩阵？我想将其用作全局变量。 我想做以下事情： 静态Eigen :: Matrix4d foo = Eigen :: Matrix4d（1，2 ... 16）; 或类似于矢量： static Eigen :: Matrix4d foo = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16};
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为什么选择Eigen进行TensorFlow？
TensorFlow白皮书提到使用了Eigen。是否有公开的解释说明如何选择Eigen，是否有动机在TensorFlow C ++ op内核中使用Eigen？ 解决方案 我认为首先推动Eigen使用的关键特征之一是因为Eigen具有自己高度优化的矩阵产品内核，而所有其他竞争者都必须链接到某些BLAS库。而且，Eigen产品内核的代码是C ++，可以轻松访问低级内部内核，因此，他们可以轻松地
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与专门的供应商库相比，C ++ Eigen库的性能如何？
我正在查看性能基准： http://eigen.tuxfamily.org/ index.php？title = Benchmark 我不禁注意到本征似乎始终优于所有专门的供应商库。问题是：怎么可能？有人会假定mkl / goto将使用处理器特定的调整代码，而本征则相当通用。 请注意 http://download.tuxfamily.org/eigen/btl-results-110
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替代Eigen :: MatrixXd typedef
用向量替换所有 Eigen :: MatrixXd s和 Eigen :: VectorXd s的最简单方法是什么和具有长双精度数元素的矩阵？ 我的代码中的每个基本浮点变量的类型都是 long double 。另外，每次使用矩阵或向量时，我都会使用以下typedef。 typedef Eigen :: VectorXd Vec; typedef Eigen :: MatrixXd
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