所以我想测试C++与Matlab求解线性方程组的速度。为此，我创建了一个随机系统并测量了在VisualStudio上使用Eigen解决它所需的时间:#include#include#includeusingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(){chrono::steady_clocksc;//createanobjectof`steady_clock`classintn;n=5000;MatrixXfm=MatrixXf::Random(n,n);VectorXfb=VectorXf::Random(n);autostart=sc.now
我可以单独包含每个库，但是一旦我尝试同时包含它们，就会出现大量错误。我正在使用Boostv1_55_0和Eigenv3.2.1。知道可能是什么问题吗？我的包含看起来像这样:#include#include我在下面粘贴了前几个错误，其中有100多个错误。Error1errorC1189:#error:TheEigen/ArrayheaderdoesnolongerexistinEigen3.AllthatfunctionalityhasmovedtoEigen/Core.c:\local\eigen\array81Project12IntelliSense:#errordirective
在c++中有两种隐藏的名字:1)普通名称隐藏:[basic.scope.hiding]p1(http://eel.is/c++draft/basic.scope.hiding#1):Anamecanbehiddenbyanexplicitdeclarationofthatsamenameinanesteddeclarativeregionorderivedclass([class.member.lookup]).2)隐藏在[basic.scope.hiding]p2(http://eel.is/c++draft/basic.scope.hiding#2)中的特殊名称类型:Aclassn
我需要一个模板化的稀疏矩阵实现，但只是为了减少内存占用，不进行任何数值求解。所以我尝试使用Eigen，即使我不需要数学部分。为什么？它恰好在我的机器上，我已经用它来做其他事情了。但我肯定不是Eigen专家!上下文:我有一个类型T(比如structT{inta;floatb;vectorc;};，我需要存储这个的大矩阵(比如超过1000x1000)并且大多数值都是空的/不相关的。因为我不做任何数学运算，所以我认为提供一个赋值运算符来进行存储/检索操作就足够了，如下所示:intmain(){Eigen::SparseMatrixmat(1000,1000);//1000000element
我有以下使用EigenC++库的C++代码。#include"Dense"#includeintmain(){Eigen::MatrixXfx(10,10);x.setRandom();std::cout当我使用“-std=gnu++11”尝试g++时，出现以下错误。Infileincludedfrom/usr/include/c++/4.8/tuple:39:0,from/usr/include/c++/4.8/functional:55,from../SP_ToolBox/ExternalLibraries/Eigen/Eigen/Core:153,from../SP_ToolBo
我有以下特征张量:Eigen::Tensorm(3,10,10);我想访问第一个矩阵。在numpy中我会这样做m(0,:,:)我如何在Eigen中做到这一点 最佳答案 您可以使用.slice(...)或.chip(...)访问张量的一部分。这样做是为了访问第一个矩阵，相当于numpym(0,:,:):Eigen::Tensorm(3,10,10);//Initializem.setRandom();//Setrandomvaluesstd::arrayoffset={0,0,0};//Startingpointstd::arraye
我正在尝试分配一个稀疏矩阵block，但无法让它工作。似乎eigen使用的函数已被弃用，我可以用一些定义来修复它。但是，我确定我是应该将这些定义添加到项目中还是等待更新版本的Eigen。你们能否就定义的副作用提出建议。我写的程序是这样的#includeintmain(){Eigen::SparseMatrixm(4,4);m.block(0,0,2,2)这是警告:1>d:\eigen_3.3.4\eigen\src\core\functors\stlfunctors.h(87):errorC4996:'std::unary_negate':warningSTL4008:std::not
我收到一个编译错误，说scoped_ptr的复制构造函数是私有(private)的，代码片段如下:classa{};structs{boost::scoped_ptrp;};BOOST_PYTHON_MODULE(module){class_("s");}虽然这个例子适用于shared_ptr。如果有人知道答案，那就太好了。谢谢 最佳答案 boost::scoped_ptr的语义禁止复制，而shared_ptr旨在被复制。您得到的错误是编译器告诉您某些代码(宏扩展？)正在尝试复制scoped_ptr但库不允许进行复制。
我正在尝试设置eigen3特征值求解器，看起来我遇到了一些麻烦。代码编译得很好，但有时会失败。失败的代码是EigenSolvereigensolver(A);cout,-1,1,0,-1,1>E=eigensolver.eigenvalues();cout以及带有错误消息的输出:tellmesomethingtellmesomethingmore(3.5,1.93649)class_out:/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:407:Eigen::internal::traits::Scalar&Eigen::Den
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
