我的问题“应该”很简单，但我仍然无法解决。我目前从事的项目需要一些繁重的计算(用C++完成)和一些模拟后数据分析(用Python完成)。但是，现在我正在更改主要算法，我将需要在C++和Python之间来回“循环”一些计算。也就是说，我需要在C++和Python之间来回移动一个double矩阵。在C++中，数据矩阵是一个“gsl_matrix”对象，而在Python中，相同的矩阵被实现为“numpy数组”。此刻，我正在运行我的C++代码，将矩阵保存到文件，从Python中读取它，将它写回文件，然后在C++中再次打开它以进行进一步计算。因为这是非常低效的，我想问问是否有人可以给我一个例子，
我正在为教程开发法线贴图实现，出于教学目的，我想将TBN矩阵传递给片段着色器(从顶点着色器)，这样我就可以将切线空间中的法线vector转换为世界-照明计算的空间。法线贴图应用于二维平面，其法线指向正z方向。但是，当我在平面的顶点着色器中计算TBN矩阵时(因此所有顶点的所有切线/副切线都相同)，显示的法线完全关闭。如果我将切线/副切线和法线vector传递给片段着色器并在那里构造TBN，它工作得很好，如下图所示(显示法线):这就是奇怪的地方。因为平面是平坦的，所以它的所有顶点的T、B和Nvector都相同，因此每个片段的TBN矩阵也应该相同(因为片段插值不会改变任何东西)。顶点着色器中
我运行了一个小实验来对tf.sparse_tensor_dense_matmul操作进行基准测试。不幸的是，我对结果感到惊讶。我正在运行稀疏矩阵、密集vector乘法和变化稀疏矩阵的列数(递减)密集vector的行数(递减)稀疏矩阵的稀疏度(递增)在增加每次运行的稀疏性的同时，我减少了列。这意味着非零值的数量(nnz)始终保持不变(每行100个)。在测量计算matml操作所需的时间时，我希望它会保持不变(因为输出大小和nnz会发生变化)。我看到的是以下内容:我查看了C++代码，看是否能找出导致该结果的任何原因。不过，考虑到C++代码，我希望每次运行的时间相同。如果我对代码的理解正确，它
我正在按照以下示例循环遍历稀疏矩阵的元素。SparseMatrixmat(rows,cols);for(intk=0;k::InnerIteratorit(mat,k);it;++it){it.value();it.row();//rowindexit.col();//colindex(hereitisequaltok)it.index();//innerindex,hereitisequaltoit.row()}这个例子我完全没问题。但是，我拥有的矩阵是对称的，我只想遍历下半部分。有什么简单的方法可以遍历对称矩阵吗？ 最佳答案 您
在SparseSuiteQR，我能找到的所有示例都使用标准输入或读取的文件来创建稀疏矩阵。有人可以提供一个简单的示例来说明如何直接在C++中创建一个吗？更好的是，在CHOLMOD文档中，提到了matlab中可用的sparse2函数，其行为与稀疏函数相同。这可以用在C++中吗？ 最佳答案 我假设您尝试求解一个线性系统，请参阅TimDavies的CSparse包，或提升矩阵库，它们也具有数字绑定(bind)，它接口(interface)umfpack和一些lapack函数AFAIK... 关
在MATLAB中，使用如下命令创建五对角稀疏矩阵非常方便:I=eye(m);%createidentitymatrixe=ones(m,1);%createanarrayofall1'sT=spdiags([e-4*ee],[-101],m,m);S=spdiags([ee],[-11],m,m);A=(kron(I,T)+kron(S,I))/hˆ2;我想知道是否有任何巧妙的技巧可以在c/c++中做同样的事情。 最佳答案 C++中没有稀疏矩阵类型。但是网络上有很多开源代数库(或者您可以编写自己的库)。提升uBLAS支持稀疏矩阵，如
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()
最近在看矩阵，顺路记录一下复习吧1.矩阵变换-平移向量矩阵转换在计算机图形学和游戏开发中起着非常重要的作用，它被广泛应用于以下几个方面：坐标变换：通过向量矩阵转换，可以实现物体在不同坐标系之间的变换，包括平移、旋转和缩放等操作。例如，在游戏中，通过将一个模型的顶点坐标乘以一个变换矩阵，可以实现该模型的移动、旋转和缩放。镜头变换：在计算机图形学中，相机（或镜头）的位置和方向对于视图的呈现至关重要。通过将相机的位置和方向与场景中的物体进行转换，可以实现正交投影或透视投影，从而获得不同的视角和观察效果。物体变形：通过应用变换矩阵，可以实现对物体的形态进行自由的变形。例如，在角色动画和变形动画中，通过
我需要在C++中实现两种类型的存储稀疏矩阵:链表数组(有效方式)空间复杂度在这里非常重要。最有效的方法是什么？ 最佳答案 nnz:稀疏矩阵的非零数row_size:矩阵行数column_size:矩阵列数有很多种方式，它们的空间复杂度:压缩稀疏行(CSR):2*nnz+row_size内存数压缩稀疏列(CSC):2*nnz+column_size内存数坐标格式(COO):3*nnz内存数对于空间复杂度:如果row_size>column_size，则使用CSC格式，否则，使用CSR格式。对于时间复杂度:对于CSR格式，Row会被O(
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。
