我有以下特征张量:Eigen::Tensorm(3,10,10);我想访问第一个矩阵。在numpy中我会这样做m(0,:,:)我如何在Eigen中做到这一点 最佳答案 您可以使用.slice(...)或.chip(...)访问张量的一部分。这样做是为了访问第一个矩阵，相当于numpym(0,:,:):Eigen::Tensorm(3,10,10);//Initializem.setRandom();//Setrandomvaluesstd::arrayoffset={0,0,0};//Startingpointstd::arraye
我正在尝试分配一个稀疏矩阵block，但无法让它工作。似乎eigen使用的函数已被弃用，我可以用一些定义来修复它。但是，我确定我是应该将这些定义添加到项目中还是等待更新版本的Eigen。你们能否就定义的副作用提出建议。我写的程序是这样的#includeintmain(){Eigen::SparseMatrixm(4,4);m.block(0,0,2,2)这是警告:1>d:\eigen_3.3.4\eigen\src\core\functors\stlfunctors.h(87):errorC4996:'std::unary_negate':warningSTL4008:std::not
我正在开发一个大型软件包，其中包含许多编译为共享对象的包。出于性能原因，我想用vector指令编译Eigen3(一个仅包含头文件的库)，但是模板化方法正在到处编译。如何确保Eigen函数被编译到特定的目标文件中？该软件包含约2000个单独的软件包。为了保持开发以合理的速度进行，推荐的编译程序的方法是稀疏地checkout一些包并编译它们，之后可以使用预编译(通过某些CI系统)共享库来执行程序。问题是我的部分职责是优化程序的CPU时间。为此，我想用-march标志编译我正在处理的包(我们称它为A.so)，以便Eigen可以利用现代SIMD处理器扩展名。不幸的是，因为Eigen是一个只有头
我正在努力为一个开源数学库添加稀疏矩阵支持，并且希望不要为Dense和Sparse矩阵类型提供重复的函数。下面的例子展示了一个add函数。一个具有两个功能的工作示例，然后是两次失败的尝试。下面提供了指向代码示例的Godbolt链接。我查看了关于编写采用Eigen类型的函数的Eigen文档，但他们使用Eigen::EigenBase的答案不起作用，因为MatrixBase和SparseMatrixBase具有EigenBase中不存在的特定方法https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html我们使用C++
我一辈子都弄不明白为什么它不能正常工作。它似乎没有返回第k个元素。typedefEigen::Matrixmatrix;doubletest(matrix&D,intk){autod=D.row(1);std::nth_element(d.data(),d.data()+k,d.data()+d.size());returnd(k);}我也试过templatevoidSort(Eigen::MatrixBase&xValues){std::sort(xValues.derived().data(),xValues.derived().data()+xValues.derived().s
我正在尝试设置eigen3特征值求解器，看起来我遇到了一些麻烦。代码编译得很好，但有时会失败。失败的代码是EigenSolvereigensolver(A);cout,-1,1,0,-1,1>E=eigensolver.eigenvalues();cout以及带有错误消息的输出:tellmesomethingtellmesomethingmore(3.5,1.93649)class_out:/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:407:Eigen::internal::traits::Scalar&Eigen::Den
我在Eigen库中遇到了以下矩阵分配hereMatrix3fm;m作为无聊方法的替代方法(m(0,0)=1;...等)。我的问题是使用第一种方法需要注意什么？因为我知道任何简化都是有代价的。 最佳答案 在第一种情况下，m(0,0)=1电话operator(Index,Index)和operator=(constScalar&s)，这可能相当快。鉴于m调用重载operator和一串重载的逗号operator,(constScalar&s)，请参阅此处的代码:http://eigen.tuxfamily.org/dox/CommaIni
我想知道有没有什么好的方法可以从Eigen::SparseMatrix中提取block/ROI？更准确地说，我要提取的是内部vector。我想做的是这样的:typedefEigen::SparseMatrixSpMat;//PreparesomesparsematrixSpMatspmat;//ExtractlinesfromitconstSpMat&row_i=spmat.innerVector(i);constSpMat&row_j=spmat.innerVector(j);//Somecalculationwithrow_iandrow_j...根据我的测试，row_i和row_
Eigen::VectorXd有一个Scalaroperator()(Indexi)它返回索引处的系数i在vector中。然而，由于Eigen::VectorXd是一种特殊类型的Eigen::Matrix，即Eigen::Matrix;类型,还有一个Scalaroperator()(Indexi,Indexj).问题:如果我设置j，我可以假设使用第二个版本是安全的(即没有未定义的行为)吗？归零？也就是说，下面的代码可以吗？Eigen::VectorXdv(4);v看起来没问题，在Debug模式下编译并打开所有警告时没有失败的断言或警告，但我不是100%确定。
我正在对相当大的矩阵执行一系列矩阵乘法。运行所有这些操作需要很长时间，我需要我的程序在一个大循环中执行此操作。我想知道是否有人有任何想法来加快速度？我刚开始使用Eigen，所以我的知识非常有限。我使用的是ROOT-cern的内置TMatrix类，但执行矩阵运算的速度很差。我使用Eigen设置了一些对角矩阵，希望它能以更优化的方式处理乘法运算。可能是这样，但我真的看不出性能差异。//setupmatricesintsize=8000;Eigen::MatrixXfa(size*2,size);//fillmatrixa....Eigen::MatrixXfr(2*size,2*size)
