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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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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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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本征：沿一维复制项目，而无用分配
我有一些矢量vec，我想通过沿矢量维复制值来获得新的“表达式” vec2 Eigen :: VectorXf vec（5）; vec（）; // vec2应该包含（1、1、1、2、2、2、3、3、3、4、4、4、5、5、5）^ T //不（ 1，2，3，
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Eigen :: Ref<作为成员变量
我需要一个具有Eigen :: Ref变量作为静态成员的类，该变量将通过 init 静态方法进行初始化。像这样的东西： class CostFunction { public： static Eigen :: Ref数据; static void init（const Eigen :: Ref
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CMake find_package对本征不起作用？
我目前正在使用Eigen开发一个Kalman过滤库，并且已经成功地在我的开发Mac上运行它。现在，我正在尝试使用Travis CI进行设置，而CMake找不到软件包。首先，我 sudo apt install libeigen3-dev ，然后尝试使用以下配置运行cmake： cmake_minimum_required（VERSION 3.0） project（KFilter VERS
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正确注册插件以通过Rcpp使用Eigen
我试图在 R 中使用 c ++ 类模板。这是我第一次尝试使用可重现的小示例。 库（内联） 库（Rcpp） inc 模板 类SillyWrapper { public： Eigen :: Matrix m_vec; SillyWrapper（const Eigen :: M
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在CUDA内核中使用Eigen 3.3
自2016年11月以来，可以编译引用Eigen3.3的CUDA代码-请参见此答案 这个答案不是我想要的，现在可能是“ “现在已过时”，因为以下内容写在文档 从Eigen 3.3开始，现在可以在内部使用Eigen的对象和 算法CUDA内核。但是，仅支持 功能的子集，以确保在 a CUDA内核中不会触发任何动态分配。 另请参见此处。不幸的是，我找不到任何示例。 我的问题
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通过模板发布C ++ Eigen :: Matrix类型
我正在编写一个以类型（ float 或 double ）为模板的C ++函数，并使用内部 Eigen :: Matrix 。该函数将使用 float ， double 和模板类型 Eigen：Matrix的组合对象。 Eigen :: Matrix :: cast（）对于 double 和 float ，尽管在将其与模板类型一起使用时遇到了一个奇怪的问题。参见下面的代码： #inc
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从Eigen :: SparseMatrix提取块/ROI，无需复制
我想知道是否有什么好方法可以从Eigen :: SparseMatrix提取块/ROI? 更准确地说，我要提取的是内部向量. 我想做的事情是这样的: typedef Eigen::SparseMatrix SpMat; // Prepare some sparse matrix SpMat spmat; // Extract lines
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如何将本征用于B样条曲线以获取嘈杂的序列数据
在下面的图片中，在Matlab中使用了 spap2 函数平滑嘈杂的数据.结果非常好. Eigen 库支持此功能 数据以time noisyData 格式提供 1.766 6.61202 1.767 11.4159 1.768 8.29416 1.769 8.29416 1.77 8.29416 1.771 6.02606 1.772 4.37819 1.773 4.37819 1.774 4.
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具有Boost.Units的本征norm()
我正在尝试将Boost.Units与Eigen 3.3.1一起使用，但是按照说明这是我到目前为止的内容(很长的代码块很抱歉): #include #include #include #include
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固定大小的特征矩阵作为模板函数中的参数
我正在尝试编写一个使用矩阵大小上的模板的固定大小矩阵的函数.我已阅读 http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html 但我无法使其完美运行.我无法在函数内部的固定大小矩阵上使用固定大小矩阵块操作. (TutorialBlockOperations.html“> http://eigen.tuxfamily.org/
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如何在MatrixXf中使用本征FFT?
我是Eigen库的新手.我想计算特征矩阵的FFT.但是，我这样做的尝试表明，不支持的Eigen FFT模块不能与MatrixXf一起使用.我想完成类似的事情: #include #include #include using namespace std; using namespace
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Eigen与PointCloud(PCL)
我一直在关注 http://pointclouds.org/documentation/tutorials/pcl_visualizer.php#pcl-visualizer ，可以使一个简单的查看器正常工作. 我查阅了文档，找到了getMatrixXfMap函数，该函数从PointCloud返回Eigen::MatrixXf. // Get Eigen matrix Eigen::M
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正确使用Eigen :: Ref<>班级
Eigen引入了Ref类，以在不需要编写模板函数时以Eigen对象作为参数来编写函数，而无需使用不必要的临时变量.可以在此处中阅读. 当进一步搜索Internet时，我发现了使用Ref类的几个不同的参数声明.在Eigen文档中，在第一个示例中，它们将const Eigen::Ref&用作只读参数.在第二个示例中，为读写参数引入了Eigen
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Eigen库中可以容纳多大的矩阵?
我正在研究大规模数据，例如当前可能感兴趣的300000 x 300000矩阵.由于“内存不足"错误，在Matlab中进行处理真的很困难，因此我决定使用EIGEN.矩阵大小是否有本征的限制? 解决方案 EIGEN中的密集矩阵存储在连续的内存块中，在32位应用程序中该块不能超过2 GB，因此如果您运行的是32位位应用程序，分配将开始崩溃，因为矩阵大小只有此大小的一半，也就是说大约10,000x
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当使用GCC编译器优化进行多线程处理时，本征3.3共轭梯度变慢
我一直在Eigen 3.2中使用ConjugateGradient求解器，并决定尝试升级到Eigen 3.3.3，希望从新的多线程功能中受益. 可悲的是，当我在GCC 4.8.4中启用-fopenmp时，求解器似乎变慢了(〜10％).查看xosview时，我看到所有8个cpus都在使用，但是性能较慢... 经过一些测试，我发现如果禁用编译器优化(使用-O0而不是-O3)，则-fopen
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本征和并行化对共轭梯度没有影响.前提条件也失败
这与此问题.今天，我对共轭梯度进行了一些实验，特别是对max_iterations和tolerance进行了实验.它更快但不够快.根据文档，在编译中添加-fopenmp应该足以启用multi-threading. 我已经同时使用 进行了测试 `omp_set_num_threads(nbrThreads); Eigen::setNbThreads(nbrThreads);` 使用5
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