Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相关的算法。 Eigen 性能高效、使用方便,是科学计算、机器学习、机器人学和其他需要高性能数学运算的领域中的流行选择。 基本特性 高性能:采用模板化设计,可以支持各种数据类型的矩阵和向量运算,包括 float、double、int 等。 无依赖:...
Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixNX来表示,可以根据该名字来判断其大小(2,3,4,或X,意思Dynamic)和数据类型,比如: d:表示double类型 f:表示float类型 i:表示整数 c:表示复数; 举例:Matrix2f,表示的是一个维的,其每个元素都是float类型。 02 新建矩阵 矩阵构造 默认构造,分配了大小和内存空间,但没有初始...
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23; //同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix...
如果设置不构建测试程序,这个构建过程其实就是复制必须的头文件到安装目录。另外,还会生成一些.cmake格式的包配置文件到安装目录,这些文件是便于其他项目找到和使用这些Eigen的。不止Eigen,大多数CMake构建的库都会生成类似的包配置文件,这一点我们放在后续的文章中进行一步论述。
接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add_executable(${PROJECT_NAME}...
通过CMake使用Eigen3 Eigen3是许多C++工程中会使用到的数值运算库,以“纯头文件”而闻名。 最为简单的安装方法是直接使用系统的包管理器进行安装,比如在Ubuntu中,使用: sudo apt install libeigen3-dev即可… sjhstone 数值计算库Eigen:缩并、访问器、广播 本节介绍Eigen的缩并、访问器、广播,并介绍它们在矩阵和...
高效计算：Eigen 通过优化矩阵操作，提供比标准 C++ 数学库更高效的计算性能。易于使用：提供类似于 MATLAB 的语法，使得矩阵运算更加直观。支持并行计算：在多核处理器上，Eigen 可以自动并行化计算，进一步提高性能。应用案例假设你正在开发一个需要进行大规模数据处理的应用，比如机器学习模型的训练。在训练过程中，涉及...
Avoiding dynamic memory allocation on factorizing sparse matrix with Eigen 在我的应用程序中,除了类构造函数之外,我需要避免动态内存分配(类似 malloc)。 我有一个稀疏半定矩阵 M,其元素在程序执行期间发生变化,但它保持固定的稀疏模式。 为了尽可能快地求解许多线性系统 M * x = b,我的想法是在我的类构造函...
C++通过CMakeLists使用Eigen库 代码中通过#include<Eigen/Eigen>即可引入Eigen库,但是直接g++编译的时候是通不过的。提示 Eigen/Eigen: No such file or directory。这里需要将Eigen库加入到库中,可以通过CMakeLists实现,如下: CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION2.8FATAL_ERROR)project(test)find_package...
在上面的示例代码中,我们首先定义了一个2x2的矩阵A,然后使用Eigen库中的SelfAdjointEigenSolver类对A进行特征值与特征向量的求解。最后,我们输出了A的特征值和特征向量。 需要注意的是,以上代码演示了如何使用Eigen库来求解特征值与特征向量,实际问题中可能会涉及更大的矩阵,需要根据具体情况调整代码。 0 赞 0 踩最...