下载解压后,文件夹是这样的: 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(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add...
很小的机会Eigen :: Matrix将直接包装外部缓冲区,这有许多很好的理由,包括ABI兼容性,在动态和静态分配矩阵之间API一致性。一个丑陋的解决方法是定义一个与MatrixX_具有相同布局的结构体: template<typename T> struct Foo { T* data; DenseIndex rows, cols; Matrix<T, Dynamic, Dynamic, ColMajor>& asMatri...
在这个示例中,我们定义了一个二元函数的二阶偏导数,并使用Eigen库来存储和显示Hessian矩阵。这个矩阵帮助我们理解函数在给定点的曲率,从而分析其局部凹凸性。 正如《微积分学》中所说:“通过Hessian矩阵,我们可以更深入地理解多元函数的内在几何结构和变化性质。”(《Calculus》) 这种深入的理解不仅有助于我们在数学上...
//同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero() //初始化为0 //如果不确定矩...
Eigen 是一个高级的 C++ 库,用于线性代数、矩阵和向量运算,数值解算,以及相关的数学运算。 Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。 Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。 Eigen 概述 Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相...
cmake使用eigen库 Eigen是一个C++开源线性代数库:提供矩阵的线性代数运算。 注:Eigen是一个只有头文件的库 cmake使用eigen库 find_package(Eigen3)INCLUDE_DIRECTORIES(${EIGEN3_INCLUDE_DIR}) 程序中使用eigen库,引用各功能头文件 #include<Eigen/core>
EIGEN: 是一个线性算术的C++模板库。功能强大、快速、优雅以及支持多平台,可以使用该库来方便处理一些矩阵的操作,达到类似matlab那样的快捷。 需要定义 EIGEN_NO_DEBUG 阻止运行时assertion。编译单线程版本需要开启 -DEIGEN_DONT_PARALLELIZE. 在试验中,我们采用 EIGEN 原生 BLAS 实现。
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
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...
在这个例子中,我们使用了Eigen库来计算对称矩阵的特征值和特征向量。这个库在Eigen/src/Eigenvalues/EigenSolver.h文件中有详细的实现,它提供了一种高效的方式来处理这类问题。 2.1.2 几何解释 (Geometric Interpretation) 对称矩阵的特征值和特征向量在几何上有直观的解释。在这里,我们通过一个图表来展示这一概念。在...