我在这里找到了一些词http://en.cppreference.com/w/cpp/memory/scoped_allocator_adaptor/constructifstd::uses_allocator::value==true(thetypeTusesallocators,e.g.itisacontainer)andifstd::is_constructible::value==true,thencallsstd::allocator_traits::construct(OUTERMOST(*this),p,std::allocator_arg,inner_allocator
MatrixmultiplicationistheonlyoperationinEigenthatassumesaliasingbydefault.MatrixXfmat1(2,2);mat1Eigen在临时矩阵中计算乘积mat1*mat2，然后在计算后用于初始化result。由于result没有出现在右侧，我们不需要别名:MatrixXfresult;result.noalias()=mat1*mat2;现在，乘积mat1*mat2直接计算为result。到目前为止，还不错。但是在这种情况下会发生什么？templateautomultiplication(constT1&A,cons
试图修改来自thispage的代码.问题代码如下:#include#includetemplateclassconst_reverse_wrapper{public:const_reverse_wrapper(constT&cont):container_(cont){}decltype(container_.rbegin())begin()const{returncontainer_.rbegin();}decltype(container_.rend())end(){returncontainer_.rend();}private:constT&container_;};templ
是否可以实现一个接收C风格指针作为模板参数并以某种方式解析为静态特征矩阵但使用提供的内存的类？假设一个声明看起来像这样:EIGEN_ALIGN16doublearray[9];CMatrix::m;我确实了解映射，但我在下面提供的示例代码已证明，与静态特征矩阵相比，它们的速度要慢20%。前提是:我需要提供我自己的C指针。这样我就可以高效地重用C代码而不会产生拷贝。生成的矩阵对于Eigen而言应该是静态的，以便Eigen可以像在编译时使用静态数组一样进行优化。看看我上面的例子，在编译时我会提供矩阵大小(静态)和C指针。CMatrix应该退回到Eigen::Matrix。如果未提供C数组的
编辑:性能上的巨大差异是由于测试中的错误造成的，如果设置正确，Eigen会快2到3倍。我注意到使用C++的稀疏矩阵乘法Eigen库比使用Python慢得多scipy.sparse图书馆。我在~0.03秒内在scipy.sparse中实现了在~25秒内在Eigen中实现的效果。也许我在Eigen中做错了什么？这里是Python代码:fromscipyimportsparsefromtimeimporttimeimportrandomasrnN_VALUES=200000N_ROWS=400000N_COLS=400000rows_a=rn.sample(range(N_COLS),N_V
为了灵active，我使用C++库Eigen将数据加载到动态大小的矩阵(例如Eigen::MatrixXf)。我编写了一些需要混合或固定大小矩阵作为参数的函数(例如Eigen::Matrix或Eigen::Matrix4f)。假设我对行和列大小进行了正确的断言，我如何将动态矩阵(大小在运行时设置)转换为固定矩阵(大小在编译时设置)？我能想到的唯一解决办法就是映射，例如:Eigen::MatrixXfdyn=Eigen::MatrixXf::Random(3,100);Eigen::Matrixfixed=Eigen::Map(dyn.data(),3,dyn.cols());但我不清楚
我尝试使用nvcc(CUDA5.0RC)编译以下程序(main.cu):#include#includeintmain(intargc,char**argv){std::cout不幸的是，我收到了一堆警告和错误，我只能使用nvcc而不是Microsoft编译来解释。这个假设对吗？有什么办法可以用nvcc编译Eigen吗？(我实际上不想将特征矩阵传输到GPU，只是访问它们的成员)？如果使用nvcc编译Eigen不可行，是否有关于分离主机和设备代码的巧妙方法的很好的指南/教程？我正在使用CUDA5.0RC、VisualStudio2008、Eigen3.0.5。为了编译.cu文件，我同时使
我正在编写一个根据类型(float或double)模板化并使用Eigen::Matrix的C++函数在内部。该函数将使用float的组合,double,和模板化类型Eigen:Matrix对象。Eigen::Matrix::cast()适用于double和float，尽管我在将它与模板化类型一起使用时遇到了一个奇怪的问题。见下面的代码:#include"Eigen/Core"//Version3.2.4(eigen-eigen-10219c95fe65)templatevoidFoo(){Eigen::Matrixmat_d=Eigen::Matrix::Zero();Eigen::M
在Eigen3中，是否有一种独特而有效的方法来查找实数、对称、非常大(比方说10000x10000)稀疏矩阵的特征值和特征向量？有一个用于稠密矩阵的特征值求解器，但它没有利用矩阵的属性，例如它是对称的。此外，我不想密集存储矩阵。或者(替代)是否有更好的(+更好的文档)库来做到这一点？ 最佳答案 对于Eigen，有一个名为Spectra的库.如其网页所述，Spectra是使用C++语言重新设计的ARPACK库。与Armadillo不同，在anotheranswer中建议,Spectra确实支持longdouble和任何其他真正的浮点类
我有一个Eigen::Matrix，我需要检查它的任何元素是否不同于0。我尝试了以下代码:Matrixm;boolf=(m!=0.0).any();但是我遇到了一个编译器错误。Invalidoperandstobinaryexpression('constEigen::Matrix'and'double') 最佳答案 在Eigen中，大多数元素操作都由Array处理。类(class)。幸运的是，有一种简单的方法可以在Matrix对象上使用它们。尝试boolf=(m.array()!=0.0).any();
