给定一个固定大小的Eigen类型，比如说Eigen::Vector3d，为什么这个类型不是PoD？底层数据是一个包含3个double的数组，不需要非平凡的构造函数或析构函数。 最佳答案 在模板方面，很多位(取决于版本)在构造函数中进行，尽管是在编译时。虽然所有这些都在编译时进行评估并因此进行了优化，但仍然存在一个空的构造函数。如果您向POD类型添加一个空的构造函数，那么在使用std::copy时它也不会被memcpy。试试这个:#include#include#include#includestructnotpod{notpod()
我使用C++中的Eigen库编写了一个卡尔曼滤波器实现，并且还使用了此link中的实现测试我的过滤器:我的预测步骤如下所示:voidKalmanFilter::Predict(){//stateEstimate=statetransitionmatrix*previousstate//Nocontrolinputpresent.x=A*x;//StateCovarianceMatrix=(StateTransitionMatrix*PreviousStateCovariancematrix*(StateTransitionMatrix)^T)+ProcessNoiseP=A*P*A.t
开始使用Eigen数学库，我在完成一个非常简单的任务时遇到了麻烦:使用四元数转换一系列vector。似乎我所做的一切都没有找到operator*，或者将数组与矩阵混合。Eigen::Quaternionfrot=…;Eigen::Array3Xfseries=…;//expectedthistoworkasmatrix()returnsaTransformation:series.matrix().colwise()*=rot.matrix();//expectedthesetoworkasit'sstandardnotation:series=rot.matrix()*series.
简而言之，问题是如何通过一个Eigen::Map反对一个期待一个函数Eigen::MatrixXd对象。长话短说:我有这个C++函数声明voidnpMatrix(constEigen::MatrixXd&data,Eigen::MatrixXd&result);连同这个实现voidnpMatrix(constEigen::MatrixXd&data,Eigen::MatrixXd&result){//Justdos.th.withargumentsstd::cout我想使用numpy.array作为参数从python调用这个函数。为此，我使用了一个用c++编写的包装器函数voidpyM
我想制作矩阵并使用Eigen3库使用它们，我的数字类型是Boost.Multiprecision的mpfr_float包装器。我可以很好地制作矩阵，但是除了矩阵加法之外，我尝试过的所有操作都失败了。仅将两个单位矩阵相乘会产生垃圾结果!这是一个MWE:#include#include#include#includenamespaceEigen{usingboost::multiprecision::mpfr_float;templatestructNumTraits{typedefboost::multiprecision::mpfr_floatReal;typedefboost::mu
我不知道是否可以以及如何将二维double组映射到Eigen::Matrix。是否可以映射数组doubled[][]我收到的是double**p到Eigen::Matrix？虽然一维数组工作正常，但我无法映射p至Eigen::Map>.这可能吗？如何做到？尺寸n不是真正恒定的，但我可以接受硬编码大小。我尝试了几个版本，但没有一个有效。我认为以下应该有效(假设大小n为4)。Eigen::Map>p_OUTPUT(&p[0][0]);代码编译运行，但只有第一列的元素和第二列的第一个元素映射了正确的值。使用p[0]作为参数产生相同的结果。我试过的其他版本(例如没有&)没有编译。
我正在尝试使用二阶张量(1x1)在最后两个维度上对三阶张量(1x1x1)进行张量收缩。结果应该是一个vector。下面给出一个断言:#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(){Eigen::Tensortensor(1,1,1);Eigen::Tensortensor2(1,1);Eigen::Tensortensor1;std::array,1>product_dims;product_di
我正在尝试计算我正在操作的稀疏矩阵是否为正定矩阵。为此，我尝试使用西尔维斯特标准，这意味着领先的未成年人是积极的。为了计算矩阵的行列式，我为矩阵的每个block构建了一个sparseLU求解器，然后它可以给出矩阵的行列式。但是从某个维度(大约130*130)开始，我得到的结果是所有行列式都是0。这不是我问题中的一些特殊维度(矩阵有32*32block)所以我相信这个问题是相关的一些由Eigen应用的截断算法，其行列式简单地低于某些阈值。我对这种机制的搜索没有得到像样的结果。我的矩阵的尺寸约为16k*16k，所有非零元素都在对角线附近的96个元素上。Eigen中是否实现了任何截断机制，我
发生了什么当我按照教程onEigenwebsite尝试将Eigen::Vector3f添加到std::vector中时像这样:#include#include#includetemplateusingEigenStdVector=std::vector>;intmain(){EigenStdVectorvec;vec.emplace_back(1.0f,1.0f,1.0f);std::cerr我收到以下警告:Infileincludedfrom/usr/include/eigen3/Eigen/Core:349:0,from/home/igor/Code/eigen_example/e
我将两个Eigen3vector包装在一个模板化的LineSegment中类(class)。你可以像这样使用它:typedefLineSegmentLineSegment2d;typedefLineSegmentLineSegment3d;typedefLineSegmentLineSegment3i;它包含一个模板化的方法来改变组件的尺寸。这是修剪后的定义:templatestructLineSegment{public:templateLineSegmentto()const{Eigen::Matrixnewp1;Eigen::Matrixnewp2;//TODOinitialis
