我在EigenLibrary的帮助下用C++做一些计算，函数是这样的:MatrixXdCov(MatrixXdData){VectorXdmeanVector;...returnCovariance;}..在wrappython函数中:staticPyObject*Wrap_Cov(PyObject*self,PyObject*args){Pyobject*Objectdata;if(!PyArg_ParseTuple(args,"O",&ObjectData))returnNULL;Cov(ObjectData);returnPy_BuildValue("O",&covariance
我在EigenLibrary的帮助下用C++做一些计算，函数是这样的:MatrixXdCov(MatrixXdData){VectorXdmeanVector;...returnCovariance;}..在wrappython函数中:staticPyObject*Wrap_Cov(PyObject*self,PyObject*args){Pyobject*Objectdata;if(!PyArg_ParseTuple(args,"O",&ObjectData))returnNULL;Cov(ObjectData);returnPy_BuildValue("O",&covariance
我目前正在处理一个MATLAB项目，我想使用C++和Eigen重新实现计算量最大的部分。我想知道是否有办法执行以下操作(MATLAB语法):B=A(A对于不熟悉MATLAB的人来说，上述命令初始化了一个矩阵B，该矩阵由A中值小于3的单元格组成。我从Eigenforum上的帖子中看到可以通过以下方式获得感兴趣的索引:MatrixXiindices=(A.array()();我想要的是这样的:MatrixXdB=A(A.array()谢谢。 最佳答案 libigl为Eigen提供了许多包装器，使其更像MATLAB。特别是，有一个slic
我目前正在处理一个MATLAB项目，我想使用C++和Eigen重新实现计算量最大的部分。我想知道是否有办法执行以下操作(MATLAB语法):B=A(A对于不熟悉MATLAB的人来说，上述命令初始化了一个矩阵B，该矩阵由A中值小于3的单元格组成。我从Eigenforum上的帖子中看到可以通过以下方式获得感兴趣的索引:MatrixXiindices=(A.array()();我想要的是这样的:MatrixXdB=A(A.array()谢谢。 最佳答案 libigl为Eigen提供了许多包装器，使其更像MATLAB。特别是，有一个slic
我想在我的程序中使用Eigen矩阵库作为线性代数引擎。Eigen使用表达式模板来实现惰性求值并简化循环和计算。例如:#includeintmain(){intsize=40;//VectorXfisavectoroffloats,withdynamicsize.Eigen::VectorXfu(size),v(size),w(size),z(size);u=2*v+w+0.2*z;}由于Eigen使用表达式模板，代码类似u=2*v+w+0.2*z;在上面提到的示例中，减少到长度为10的单个循环(不是40，float按4block放入寄存器中)而不创建临时。这有多酷？但是如果我像这样集成
我想在我的程序中使用Eigen矩阵库作为线性代数引擎。Eigen使用表达式模板来实现惰性求值并简化循环和计算。例如:#includeintmain(){intsize=40;//VectorXfisavectoroffloats,withdynamicsize.Eigen::VectorXfu(size),v(size),w(size),z(size);u=2*v+w+0.2*z;}由于Eigen使用表达式模板，代码类似u=2*v+w+0.2*z;在上面提到的示例中，减少到长度为10的单个循环(不是40，float按4block放入寄存器中)而不创建临时。这有多酷？但是如果我像这样集成
如何访问矩阵中的单个vector？例如:有没有一种方法可以使用A(i)之类的方法提取一个vector，用于返回一个矩阵Eigen::MatrixXfA(10,10)Eigen::VectorXfA(10)? 最佳答案 在文档中找到:/访问单列的方式是.col(i)，同样对于行，它的.row(i).同样感兴趣的是.block. 关于c++-访问矩阵的列作为特征中的vector，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackov
如何访问矩阵中的单个vector？例如:有没有一种方法可以使用A(i)之类的方法提取一个vector，用于返回一个矩阵Eigen::MatrixXfA(10,10)Eigen::VectorXfA(10)? 最佳答案 在文档中找到:/访问单列的方式是.col(i)，同样对于行，它的.row(i).同样感兴趣的是.block. 关于c++-访问矩阵的列作为特征中的vector，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackov
我有一个(nxn)对称矩阵A和一个(nx1)vectorB。基本上，我只需要为x求解Ax=b。问题是A可能会很大。所以我正在寻找在C++中求解线性方程组的最有效算法。我查看了Eigen库。显然它有一个SVD方法，但我被告知它很慢。求解x=inverse(A)*b似乎也不是最理想的。uBLAS更快吗？有没有更有效的方法？谢谢。编辑:矩阵A是正定的，不是稀疏的。 最佳答案 求解Ax=b形式的线性方程组的最佳方法是执行以下操作。将A分解成A=M1*M2的格式(其中M1和M2是三角形的)使用反向替换解决M1*y=b为y使用反向替换解决x的M
我有一个(nxn)对称矩阵A和一个(nx1)vectorB。基本上，我只需要为x求解Ax=b。问题是A可能会很大。所以我正在寻找在C++中求解线性方程组的最有效算法。我查看了Eigen库。显然它有一个SVD方法，但我被告知它很慢。求解x=inverse(A)*b似乎也不是最理想的。uBLAS更快吗？有没有更有效的方法？谢谢。编辑:矩阵A是正定的，不是稀疏的。 最佳答案 求解Ax=b形式的线性方程组的最佳方法是执行以下操作。将A分解成A=M1*M2的格式(其中M1和M2是三角形的)使用反向替换解决M1*y=b为y使用反向替换解决x的M
