我有一个矩阵，给出如下:std::vector>>A;我想像这样将其映射到Eigen线性代数库:Eigen::Mapmat(A.data(),51,51);但是代码失败了error:nomatchingfunctionforcallto‘Eigen::Map,-1,-1>,1>::有没有办法转换vector的vector，以便Eigen可以使用它？ 最佳答案 Eigen使用连续内存，std::vector也是如此。.但是，外部std::vector包含一组连续的std::vector>，每个指向一组不同的复数(并且可以是不同的长度)
关闭。这个问题需要debuggingdetails.它目前不接受答案。编辑问题以包含desiredbehavior,aspecificproblemorerror,andtheshortestcodenecessarytoreproducetheproblem.这将有助于其他人回答问题。关闭7年前。Improvethisquestion我想将矩阵从Eigen::Matrix4f转换为Eigen::Affine3f有人帮忙吗？谢谢
我正在尝试实现一项功能，该功能可以使用Eigen将欧拉角转换为四元数并返回“YXZ”约定。稍后这应该用于让用户给你欧拉角并作为四元数旋转并为用户转换回。事实上，我的数学很差，但我尽力了。我不知道这个矩阵是否正确或任何东西。代码有效，但我想我的结果很糟糕。知道我在哪里走错了吗？这是我的Quat.cpp的样子:#include"Quat.h"#include#include#include#includeusingnamespaceEigen;Vector3fQuat::MyRotation(constVector3fYPR){Matrix3fmatYaw(3,3),matRoll(3,3
假设我有一个4DEigen::TensorT。同样，我还有一个4DTensorflow::TensorX，其形状与T相同intsize=T.dimension(0);introws=T.dimension(1);intcols=T.dimension(2);intchannels=T.dimension(3);TensorShapeTS;TS.AddDim(size);TS.AddDim(rows);TS.AddDim(cols);TS.AddDim(size);Tensorx(DT_FLOAT,TS);现在我想把T中的数据放到x中。所以我尝试这样做:x.matrix()()=T;但是
我认为Eigen使用压缩方法来存储稀疏矩阵。有什么方法可以从std::vectors中提取特征稀疏矩阵的三元组格式vector？谢谢。更多信息(三元组格式示例)矩阵的三元组格式:A=3040001002054000i=112334//rowj=133241//columnS=341254//values 最佳答案 问题的答案是://Istheresomemethodsuchas:std::vector>T=SparseMat.to_triplets();//inEigen?是不是，好像没有这个功能。相反，std::vector>to
我们正在尝试在我的研究小组中实现一个新的C++代码来执行大型数值模拟(有限元、有限差分法、拓扑优化等)。该软件将被学术界和工业界的人们使用。对于软件的密集线性代数部分，我们想使用Eigen或Armadillo。我们希望围绕这些包构建一个包装器，原因有二:1.向用户公开我们自己的API而不是第三方API；2.以防我们将来需要切换库。我知道原因2是一种非常昂贵的保险形式，但我们使用以前的模拟软件遇到过这种情况。我遇到的关于包装第三方库的信息来自这些来源:Shouldthird-partytypesbeexposedinmyC++library'sAPIhttps://softwareeng
给定一组二维点(笛卡尔形式)，我需要找到最小面积的椭圆，使得集合中的每个点都位于椭圆上或椭圆内。我有foundthesolution在此站点上以伪代码的形式出现，但我尝试用C++实现该解决方案没有成功。下图以图形方式说明了我的问题的解决方案:在我的尝试中，我使用了Eigen用于矩阵各种操作的库。//Thetoleranceforerrorinfittingtheellipsedoubletolerance=0.2;intn=10;//numberofpointsintd=2;//dimensionMatrixXdp=MatrixXd::Random(d,n);//Fillmatrixw
我们正处于portingourcodebase的过程中转到Eigen3.3(所有32字节对齐问题都是一项艰巨的任务)。然而，有几个地方的性能似乎受到了严重影响，这与预期相反(鉴于对FMA和AVX的额外支持，我期待一些加速......)。这些包括特征值分解和matrix*matrix.transpose()*vector产品。我已经编写了两个最小的工作示例来进行演示。所有测试都在最新的ArchLinux系统上运行，使用IntelCorei7-4930KCPU(3.40GHz)，并使用g++版本6.2.1编译。1。特征值分解:使用Eigen3.3.0进行简单的自伴随特征值分解所需的时间是使
我一直在我的软件中使用Eigen，今天我遇到了一个问题，这是由于我使用VisualStudio2013将我的代码从在Windows中构建静态库更改为动态库引起的。此切换的原因是与Eigen无关。我将Eigen嵌入到我自己的库文件中，然后将其本身链接到我的应用程序中。如前所述，这个库直到今天都是一个静态库；我刚刚更新了我的代码库以生成一个DLL文件。进行此更改后，我现在从VisualStudio收到以下错误消息:位于------------------的block由对齐例程分配，使用_aligned_free()(此消息多次弹出，每次都使用不同的地址；我在上面使用了破折号，因为我认为具体
我想将Eigen::ArrayXXd类型的数组移动(或交换)到Eigen::MatrixXd。为此，我尝试了，#include#includeusingnamespacestd;intmain(int,char**){Eigen::ArrayXXdarray(100,100);automat2=std::move(mat.matrix());cout输出显示两个大小都是10000，这意味着数组已被复制。为了避免复制，我也试过了，Eigen::MatrixXdmat;mat.swap(array.matrix());(runtimeerrorassertfailure)//swap(ar
