我想比较Matlab在矩阵乘法中的速度与Eigen3在Intel(R)Core(TM)i7-4770CPU上的速度@3.40GHz。包含Eigen的代码:#include#include"Eigen/Dense"#include#includeusingnamespacestd;usingnamespaceEigen;constintdim=100;intmain(){std::chrono::time_pointstart,end;intn;n=Eigen::nbThreads();coutm1(dim,dim);Matrixm2(dim,dim);Matrixm_res(dim,d
假设mat下面是类型Eigen::MatrixXd并且已经包含了一些数据。为了避免重复内存，我尝试实例化一个flann::Matrix指向Eigen3分配的原始内存块的指针的对象:flann::Matrixinput(const_cast(mat.data(),mat.rows(),mat.cols())然而，我的算法输出垃圾，但对于丑陋的东西来说还不错:flann::Matrixinput(newdouble[mat.rows()*mat.cols()],mat.rows(),mat.cols());for(inti=0;i我调查了子类化基类的选项Matrix_从flann输入以创建
对我来说，这应该能正常工作，但事实并非如此，几乎可以肯定是我错了。尽管原则上Transform与Matrix相同，但它们不能合理地一起使用:Affine3drotMat(AngleAxisd(45.0,(Vector3d()在最后一行导致“不匹配运算符=”错误，并且就地乘法运算符导致相同的结果，尝试使用Affine3d初始化Matrix4d也不起作用。有人知道如何以任何有用的方式实际使用Transform类吗？谢谢，凸轮 最佳答案 随便写:m=m*rotMat.matrix();我不知道Eigen没有隐式定义这个乘法是否是一种疏忽，
我实现了一个比较运算符operator对于Eigen::VectorXd，有时，我需要将一个比较函数传递给我的另一个函数，我厌倦了包装operator进入[](constVectorXd&v1,constVectorXd&v2)->bool{returnv1，所以我认为std::lessclass会很有用，因为据我了解，它可以生成lambda函数，只要operator已定义。但是，我发现std::less对我不起作用，例如，下面的代码工作正常:#include"Eigen/Dense"#include#includeusingnamespacestd;usingnamespaceEig
如何计算Eigen中vector的绝对值？由于显而易见的方式Eigen::VectorXfv(-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0);v.abs();//Computeabsvalue.不起作用。 最佳答案 对于Eigen3.2.1，使用p.abs();的方式与使用p.normalize的方式相同，会导致编译器错误error:nomembernamed'abs'in'Eigen::Matrix'p.abs();~^所以Eigen中的vector只不过是一种矩阵类型。要计算Eigen中矩阵的绝对值，可以
是否可以像在Matlab中那样在Eigen中屏蔽数组？有点像ArrayXdarrayA=ArrayXd::Random(10,5);ArrayXimask=ArrayXi::Zero(arrayA.rows(),arrayA.cols());mask=arrayA>5;ArrayXdarrayB=arrayA(mask)其中arrayB是包含arrayA的所有且仅包含元素的行vector>5我可以找到类似的请求，但在2011年之后找不到任何更新的答案(https://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=98382、https://forum.kde.o
在MATLAB中，从矩阵/数组(称为logicalindexing)中切出满足某些条件的值是很常见的。vec=[12345];condition=vec>3;vec(condition)=3;我如何在Eigen中执行此操作？到目前为止，我有:Eigen::Matrixcondition=vec.array()>3; 最佳答案 尝试this:#include#includeintmain(){Eigen::MatrixXim(1,5);m3).select(3,m);std::cout 关
我正在实现谱聚类算法，我必须确保矩阵(拉普拉斯矩阵)是半正定矩阵。检查矩阵是否为正定矩阵(PD)就足够了，因为可以在特征值中看到“半”部分。矩阵非常大(nxn，其中n是几千的数量级)所以特征分析很昂贵。Eigen中是否有任何检查在运行时给出bool结果？如果矩阵不是PD，Matlab可以通过抛出异常来使用chol()方法给出结果。遵循这个想法，Eigen返回一个结果而不提示LLL.llt().matrixL()，尽管我期待一些警告/错误。Eigen也有方法isPositive，但由于bug它不适用于具有旧Eigen版本的系统。 最佳答案
我有一个旋转矩阵rot(Eigen::Matrix3d)和平移vectortransl(Eigen::Vector3d)我希望它们一起进行4x4变换矩阵。我只是为了我的生活无法弄清楚如何在Eigen中做到这一点。我认为仿射可以以某种方式使用，但我不明白它是如何工作的。基本上我想要Howtranslationamatrix(4x4)inEigen?的组合和MultiplyingTransformandMatrixtypesinEigen我的代码(无法编译，因为我不明白仿射的工作原理)如下所示:Eigen::Affine3dr(rot);Eigen::Affine3dt(transl);E
我尝试编写一个通用的序列化函数，它接受任何密集矩阵并将其序列化:其他一些有帮助但还没有结束的问题在这里:Question1Question2我尝试了以下应该有效的方法:namespaceboost{namespaceserialization{templatevoidserialize(Archive&ar,Eigen::EigenBase&g,constunsignedintversion){ar&boost::serialization::make_array(g.derived().data(),g.size());}};//namespaceserialization};//n
