与numpy中的array不同,c++对于向量、矩阵和张量用不同的名称表述,分别用Eigen::Vector、Eigen::Matrix和Eigen::Tensor,其中Vector和Matrix提供了固定大小和动态大小两种方式。 2.1.1. 向量表示 固定大小的向量 对于固定大小的向量,Eigen 提供了一些预定义的类型,如 Eigen::Vector2d、Eigen::Vector3d 等,这些类型分别...
新建3x3的矩阵d和m d是单位阵,m是全是1的矩阵 测试矩阵求和、相乘、逆 点击运行,输出结果: 推荐eigen快速入门教程: 之前一直在弄armadillo这个库,但是一旦运行矩阵求逆代码,程序就闪退,不知道是哪里出问题了,无法解决,但cmake配置是搞明白了,也分享给大家。 在下载的armadillo中,拷贝如截图所示的两个文件夹到项...
之间,内存差异是60,而不是6,这个60就是LDA值(注意Lapack中,矩阵是列优先的)。 下面我们将这个问题一般化: 假设原始矩阵维度为 ,对应数据指针为 ,要求逆的矩阵维度为 。假设矩阵的左上角点,即位置 处,在原始矩阵的位置为 , , 。 那么这个待求逆的矩阵的起始指针为 , ,矩阵维度为 。这样这个要求逆的矩阵,...
如果是C++的话，可以使用矩阵库Armadillo库。这个库在线性代数、矩阵运算方面非常方便，有一种是在用MATLA...
// 直接求逆 Eigen::Matrix<double , MATRIX_SIZE, 1> x = matrix_NN.inverse() * v_Nd; cout << "Time use in normal inverse is " <<1000 * (clock() - time_set) / (double) CLOCKS_PER_SEC >> "ms" << endl; //通常用矩阵分解来求, 例如QR分解, 速度会快很多 ...
Eigen:基于线性代数的C ++模板库,主要用于矩阵,向量,数值求解器和相关算法。SLAM中常用的Ceres、G2O等项目均是基于Eigen库。 Eigen库的优点: 支持整数、浮点数、复数,使用模板编程,可以为特殊的数据结构提供矩阵操作。 OpenCV自带到Eigen的接口。 支持逐元素、分块、和整体的矩阵操作。
QP求解耗时主要有两个——矩阵逆运算和约束,上述优化了后者,但是增量MPC的模型相对于原模型会增加,从而导致矩阵逆运算耗时的增加。 四、QCQP的应用 当前大多数开源库都不支持二次约束二次规划(QCQP)的问题求解,这不代表它没有用途,在使用优化算法求解绕障轨迹时可能会用到。Eigen的扩展库有提供部分场景的偏导求解...
using namespace Eigen; using namespace std; int main() { VectorXd X1 = VectorXd::Zero(5); // 长度为5的全0向量 MatrixXd X2 = MatrixXd::Random(3,3); // 3x3 的随机数矩阵 MatrixXd X3 = MatrixXd::Constant(3,3,1.5) // 3x3 的常量矩阵 ...
正如Gilbert Strang 在《线性代数及其应用》中所说:“对称矩阵的特征值和特征向量揭示了系统的基本性质,是理解系统动态行为的关键。” 以下是一个对称矩阵的特征值和特征向量的计算示例,我们将使用C++和Eigen库来演示这一过程。 #include <iostream>#include <Eigen/Dense>int main() {Eigen::MatrixXd A(3, 3)...
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。...Eigen 的定位是矩阵运算,已经被 OpenCV 官方支持,在 C++ 中二者经常协同工作,就像P