我试图将我的旋转矩阵存储为四元数，然后当我想用它进行转换时，将它转换回来。我正在使用为这些提供mat4_cast和quat_cast的glm库。但是，当我执行以下代码时:glm::mat4origTest=glm::lookAt(position,lookAtPt,up);glm::quatquatTest=glm::quat_cast(origTest);glm::mat4mat4Test=glm::mat4_cast(quatTest);我得到不同的origTest和mat4Test值。我在这里错过了什么吗？位置、lookAtPt及以上是glm::vec3。
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
如何将double/float类型的vector或矩阵转换为word/uword类型的vector或矩阵?我需要创建一个索引数组indices。vect=linspace(0,100);doublefreq=0.25;indices=floor(t/freq);我在最后一行遇到了问题。 最佳答案 如果您只是处理正值，那么armadillo包的conv_to函数将执行与您尝试使用的方法完全相同的操作。vect=linspace(0,100);doublefreq=0.25;ivecindices=conv_to::from(t/fre
我有一个病态的4x4矩阵，它使Armadillo中的expmat函数挂起。病理矩阵为:a.cpp文件如下所示:#include//[[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]usingnamespaceRcpp;usingnamespacearma;//[[Rcpp::export]]matexp_mat(matx){return(expmat(x));}将病理矩阵提供给此函数会使它挂起并显示一条消息:warning:solve():systemseemssingular;attemptingapproxsolution我知道这个矩阵的条件很差，但是R包“expm”
我正在使用C++中的Armadillo库。首先我计算一个特殊矩阵(在我的代码中:P)，然后我计算QR分解(在我的代码中:Q)。最后，我需要将P和Q以及另一个矩阵T返回到我的主函数。#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacearma;doublephi(intn,intq){...matP(n,n);P=...matQ,R;qr(Q,R,P);returnP:returnQ;returnQ;...}intmain(){...intn,q;cout>n>>q;phi(n,q);...}我正在寻找一种无需使用指针和引用即可在Armadil
我有两个矩阵，每个都是MxN，其中M=16和N大得多(比如n=262144，例如)。我的目标是生成一个长度为N的vector，其中每个元素对应于每个矩阵中的nthvector的点积。我尝试了以下方法，其中cIdx对应于每个矩阵中列vector的列索引。毫不奇怪，NVIDIAVisualProfiler告诉我这种方法主要受内存带宽限制。publicstaticvoidMatrixDotProduct(float*matrix1,float*matrix2,float*dotProduct,int2matrixDimensions){inti=blockIdx.x*blockDim.x+t
0.简介在图形学领域中，Transform矩阵（变换矩阵）是一种表示图形对象在二维或三维空间中的位置、方向和大小变化的数学工具。它们用于执行各种图形变换，如平移、旋转、缩放。Transform矩阵通常表示为一个二维或三维矩阵，具体形式取决于空间的维度。0.1二维变换矩阵在二维图形学中，通常使用3x3的矩阵表示变换，其中最后一行通常是[0,0,1]，因为二维变换不影响z轴。这个矩阵可以表示平移、旋转、缩放和剪切。例如，一个简单的二维平移矩阵可以写成：[10tx][01ty][001]其中tx和ty是平移的水平和垂直距离。0.2三维变换矩阵在三维图形学中，通常使用4x4的矩阵表示变换，其中最后一列
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)
全部，我正在寻找C或C++库(最好是开源库)的建议，这些库使用多线程技术来乘以大型非方形(例如，大小为65536xn，其中n-&& 最佳答案 英特尔MKL(非开源)AMDACML(免费，但不开源)GOTOBLAS(学术用途免费，IIRC，您可以获得源代码，但不是“开源”)ATLASBLAS(开源) 关于c++-C/C++中大型非稀疏非方矩阵的多线程乘法，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
有什么方法可以在OpenCV中计算矩阵对数？我知道它不能作为库函数使用，但是，将不胜感激指向良好来源(论文、教科书等)的指针。 最佳答案 事实上，我正在对Eigen库中的矩阵对数进行编程，该库显然在某些WillowGarage库中使用；不确定OpenCV。Higham的书(请参阅aix的回答)是我认为最好的引用，我正在他的书中实现算法11.11。这是一个相当复杂的算法。对角化(如Alexandre的评论)是一种易于编程的方法，非常适用于对称正定矩阵。它也适用于许多通用矩阵。但是，它对于特征值靠得很近的矩阵不准确，对于不可对角化的矩阵
