考虑以下代码(使用Eigen):#include#includetemplateinlinetypenamestd::enable_if::typesetRow(Eigen::Matrix&){}templateinlinetypenamestd::enable_if::typesetRow(Eigen::Matrix&m,Rvval,Rs...args){m(row,N)=val;setRow(m,args...);}templateclassMatrixConstructor{Eigen::Matrixm;public:MatrixConstructor(constEigen::M
给定3D空间中的一组N个点，我尝试使用SVD和Eigen找到最合适的平面。我的算法是:以(0,0,0)为中心的数据点。组成点坐标的3xN矩阵。计算矩阵的SVD。将最小奇异值对应的最小奇异vector设为平面的法线。将原点到平面的距离设置为正常∙质心。我不知道如何使用Eigen'sSVDModule求点坐标矩阵的最小奇异值对应的最小奇异vector。到目前为止，我有这段代码(算法的第1、2和5步):Eigen::Matrixmean=points.rowwise().mean();constEigen::Matrix3Xfpoints_centered=points.colwise()-
我正在使用Eigen一个求解极小方阵(4X4)线性方程的C++程序。我的测试代码是这样的templatetypenameEigenSolver>Vertor3dsolve(){//SolveAx=bandAisarealsymmetricmatrixandpositivesemidefinite...//Construct4X4squarematrixAand4X1vectorbEigenSolversolver(A);autox=solver.solve(b);...//Computerelativeerrorforvalidating}我测试了一些EigenSolver其中包括:F
这是我的示例代码:(请注意#ifENABLE_MY_COMPILE_ERROR包围的部分)#include#include#defineENABLE_MY_COMPILE_ERROR1voidf1(constEigen::Refa,constEigen::Refb,Eigen::Refc){c=a*b;}intmain(intargc,constchar*argv[]){Eigen::Matrix3dM;Eigen::Vector3dx;Eigen::Vector3dy;M.setRandom();x.setRandom();std::cout这是我在ENABLE_MY_COMPILE
我有几个关于Eigen的问题:有谁知道近期是否有计划在Eigen中支持move语义？在Eigen3网页的TODO列表中找不到任何内容。现在我正在使用swap技巧来摆脱临时对象，比如MatrixXdfoo(){MatrixXdhuge_matrix(N,N);//sizeNxNwhereNisquitelarge//dosomethingherewithhuge_matrixreturnhuge_matrix;}MatrixXdA(N,N);A.swap(foo());我非常想用C++11风格编写上面的swap行A=foo();并且不必担心foo()返回的临时值。C++98/C++03编
我学会了如何使用Eigen求逆矩阵.但是当我找到作为函数输出的数组的逆时，我得到了一个错误requestformember‘inverse’in‘x’,whichisofnon-classtype‘double**’请帮助我，使用C++库求逆矩阵。我写的代码是:#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacearma;usingnamespaceEigen;intmain(){veca;double**x;double**inv_x;a这里用户定义的函数f返回一个数组x。我正在尝试使用特征库查找x的逆函数。
我经常这样做:autof_conj=f.conjugate();//fisaMatrixXcf,soisC;for(n=0;n难道我不能做类似的事情吗C.colwise()=X.colwise().cwiseProduct(f_conj)代替？ 最佳答案 你真正做的是对角积，所以我建议你使用以下表达式:C=f.conjugate().asDiagonal()*X;如果你想使用colwise()表达式，那么不要把它放在左边:C=X.colwise().cwiseProduct(f.conjugate());此外，让我警告您有关auto
我想使用Boost.Proto将嵌入式领域特定语言转换为一系列使用Eigen库实现的矩阵运算。由于效率很重要，我希望proto生成Eigen表达式模板并避免过早评估。我实现了一个可以生成矩阵乘法表达式的简单语法。下面的代码在没有警告的情况下编译(在g++4.8.0和IntelC++2013.3上，使用Boost1.54.0和Eigen3.1.3)并且只要我的表达式只有一个乘法运算就可以工作。一旦我向链中添加更多乘法，它就会崩溃。Valgrind告诉我，这是因为Eigen::GeneralProduct表达式模板之一在求值完成之前被销毁了。我不明白为什么会发生这种情况，或者我可以做些什么
我读了inthisquestioneigen具有很好的性能。但是，我尝试比较eigenMatrixXi乘法速度与numpyarray乘法。而且numpy表现更好(~26秒对~29)。有没有更有效的方法来执行此eigen？这是我的代码:NumPy的:importnumpyasnpimporttimen_a_rows=4000n_a_cols=3000n_b_rows=n_a_colsn_b_cols=200a=np.arange(n_a_rows*n_a_cols).reshape(n_a_rows,n_a_cols)b=np.arange(n_b_rows*n_b_cols).resh
我正在使用Eigen3模板库将一些MATLAB代码移植到C++，我正在为这个常见问题寻找一个好的映射MATLAB习惯用法:K>>[12345]因此，比较数组和标量，返回具有相同形状的bool数组。我知道Eigen的Array类有系数比较运算符，但如果我正确地解释了文档，它们只适用于另一个数组；不是标量值。是否有一些我错过的选项可以执行与标量的比较？还是失败了，一个很好的惯用方法来创建一个形状适当的Array填充表达式RHS的标量值？ 最佳答案 感谢#eigenIRCchannel的ChriSopht_:VectorXdcompare
