我正在解决一个更大的问题，并且在尝试使用OpenMP并行化某些循环时遇到了错误。我用下面一些模仿我自己的代码的更简单的代码重现了这个问题。问题是当我运行程序时，它会随机进入某种无限循环/死锁(CPU是100%，但什么都不做)。从我的测试中可以看出，其中一个线程尝试计算矩阵矩阵乘积，但由于某种原因从未完成。我知道如果启用OpenMP，Eigen将使用OpenMP并行化矩阵-矩阵乘积。我还在这之外添加了另一个并行循环。但是，如果我通过定义EIGEN_DONT_PARALLELIZE禁用Eigen的并行化，这个错误仍然会发生。我在带有Eigen3.0.4的MacOS10.6.8上使用gcc版
下面是C++实现比较Eigen和ForLoop执行矩阵-矩阵乘积所花费的时间。For循环已经过优化以最大限度地减少缓存未命中。for循环最初比Eigen快，但最终变得更慢(对于500x500矩阵高达2倍)。我还应该怎么做才能与Eigen竞争？阻塞是更好的Eigen性能的原因吗？如果是这样，我应该如何为for循环添加阻塞？#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){srand(time(NULL));//InputthesizeofthematrixfromtheuserintN=atoi(argv[1]);intM=N*N;
我需要访问包含MatrixBaseEigen矩阵数据的数组。Eigen库有data()方法，它返回一个指向数组的指针，但是它只能从矩阵访问type.MatrixBase没有类似的方法，即使MatrixBase类应该充当模板并且实际类型应该只是一个Matrix。如果我尝试访问MatrixBase.data()，我会收到编译时错误:templatevoiduscgemv(floatalpha,constUSCMatrix&a,constMatrixBase&b,constMatrixBase&c_const){//...somecodefloat*bMat=b.data();///more
在Eigen版本中，我使用“真正的”固定大小矩阵和vector，更好的算法(LDLT与uBlas的LU)，它在内部使用SIMD指令。那么，为什么在下面的示例中它比uBlas慢？我敢肯定，我做错了什么-Eigen必须更快，或者至少具有可比性。#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespaceboost;usingnamespacestd;constintn=9;constinttotal=100000;voidtest_ublas(){usingnamespaceboost::numeric::ub
Eigen中是否有一个函数可以使用相对和绝对容差来比较vector(矩阵)又名numpy.allclose？标准isApprox如果其中一个vector非常接近于零，则失败。 最佳答案 没有实现numpy.allclose的内置函数，但如果确实需要，您可以轻松地自己编写一个。但是，我宁愿建议使用isMuchSmallerThan具有引用值(value):(a-b).isMuchSmallerThan(ref)其中ref是您问题的代表性非零值。编辑:供引用，这里是allclose的可能实现:templateboolallclose(c
对于下面的结构structTestClass{TestClass():mat(Eigen::Matrix3i::Zero()){}Eigen::Matrix3imat;};我想要一个重载的operator打印mat加入std::cout.我试过了std::ostream&operator这会导致段错误。谁能给我解释一下为什么？一个最小的工作示例:#include#includestructTestClass{TestClass():mat(Eigen::Matrix3i::Zero()){}Eigen::Matrix3imat;};std::ostream&operator我在Ubun
我已成功使用cppyy用于我正在处理的C++项目的自动python绑定(bind)。我最近包括了Eigen库，但我无法将其与cppyy一起使用。有没有人有这样做的经验，或者知道我应该怎么做？我的repo结构如下(仅显示相关部分):.├──CMakeLists.txt├──build├──external──eigen├──include──all.hppfiles├──src──all.cppfiles├──python──qmc.py这里的external/eigen是EigenGitHubrepo的拷贝.qmc.py文件是cppyy魔术发生的地方，它看起来像这样(在尝试添加Eige
1.Eigen简介Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库，可以视为C++封装的MATLAB矩阵包或C++封装的numpy矩阵运算包。2.模块和头文件Eigen库被分为一个Core模块和其他一些模块，每个模块有一些相应的头文件。为了便于引用，Dense模块整合了一系列模块；Eigen模块整合了所有模块。一般情况下，include就够了。2.1Matrix类在Eigen，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。Matrix有6个模板参数，主要使用前三个参数，剩下的有默认值。MatrixScalar是表示元素的类型，RowsAtC
由于以后要用C++进行数值计算的编程，难免离不开矩阵计算，因为Eigen库的使用比较简洁，所以抽出几天时间学习了一下Eigen库。主要的学习来源是Eigen库的官网，由于是纯英文版本，所以我又重新根据自己的需要边翻译边学习。开始这是一个非常简短指引，它将教会你怎样使用Eigen。它有双重目的。它可以为那些想要尽快开始代码的人提供了对Eigen库使用的最少介绍。你也可以阅读这章作为教程的第一部分，它详细解释了库；在这种情况下，你将继续学习矩阵类（第二章第一节）。怎样安装Eigen？Eigen的安装很简单。可以参看我的教程：https://blog.csdn.net/m0_63111108/art
文档总目录本文目录如何安装Eigen第一个简单的程序编译和运行第一个程序第一个程序的解释示例2：矩阵和向量解释第二个例子本文英文原文链接这是一个非常简短的Eigen入门文章。该文章有两层目的。对于想要尽快开始编码的人来说，该文章是对Eigen库的最简单介绍。你可以把该文章作为教程的第一部分，这更加详细的解释了Eigen库。看完这个教程后可以继续阅读TheMatrixclass教程。如何安装Eigen为了使用Eigen，你仅仅需要下载和解压Eigen的源码（有关下载说明，请参阅wiki）。在Eigen的子目录中有头文件，这是你唯一需要的文件。这些文件在所有平台下都是通用的，无需使用Cmake或者
