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
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
我正在尝试通过运行包附带的测试代码来测试Eigen的非线性优化功能。我被这些错误困住了(更像是困惑):Error5errorC2039:'please_protect_your_min_with_parentheses':isnotamemberof'std::numeric_limits'c:\programfiles(x86)\microsoftsdks\windows\v7.0a\include\eigen-eigen-5097c01bcdc4\unsupported\eigen\src\nonlinearoptimization\lmpar.h184Error7errorC20
我正在编写一个使用Eigen数据类型的通用类。我已经在将构造函数参数分配给类成员变量时遇到问题。我的代码的简化版本是:templateclassA{public:Eigen::MatrixM;//errorC2976:toofewtemplateparametersA(constEigen::DenseBase&V){M=V.eval();//IwouldwanttosnapshotthevalueofV.}};我现在的问题是M应该是什么数据类型？我尝试了多种选择，例如:Eigen::internal::plain_matrix_type_column_majorM;Eigen::De
我对C++中的Eigen库有疑问。实际上，我想计算稀疏矩阵的逆矩阵。当我在Eigen中使用密集矩阵时，我可以使用.inverse()操作来计算密集矩阵的逆。但是在稀疏矩阵中，我在任何地方都找不到逆运算。有谁知道计算稀疏矩阵的逆？帮我。 最佳答案 您不能直接执行此操作，但您始终可以使用一种稀疏求解器来计算它。思路是求解A*X=I，其中I是单位矩阵。如果有解，X将是你的逆矩阵。Theeigendocumentation有一个关于稀疏求解器及其使用方法的页面，但基本步骤如下:SolverClassName>solver;solver.co
