矩阵除法是指找到一个矩阵X,使得等式AX=B成立,其中A和B是已知的矩阵。简而言之,矩阵除法可以理解为求解线性方程组的一种方法。 在Eigen库中,矩阵除法运算使用的是“\”操作符。下面我们通过一个具体的示例来演示Eigen库中矩阵除法的用法。 假设我们有如下两个矩阵A和B: ``` A = | 1 2 | | 3 4 | B ...
在C++中没有直接进行矩阵操作的功能函数,需要采用数组或者vector等容器实现,或者引用第三方库,例如Eigen(一个高效的C++模板库,用于矩阵和向量的线性代数运算)、Armadillo(提供简洁语法和高效的矩阵操作,支持线性代数和统计学运算)、Boost uBLAS(Boost库中的矩阵运算模块)。在自动驾驶开发中,我们常用Eigen库,因此本文主要...
动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被赋值之后才能知道; 数据类型 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...
可以通过下面的代码来实现矩阵除法: Eigen::MatrixXd A(n, n); Eigen::VectorXd B(n); Eigen::VectorXd X(n); //将系数矩阵A和列向量B填充好X = A.lu().solve(B); 其中n为矩阵的阶数。该函数的实现需要引入<Eigen/LU>头文件。 3.自己编写函数 如果想要了解矩阵除法的详细实现过程,可以自己编写函数...
1. Eigen 安装 sudo apt installlibeigen3-dev 2. MKL 安装 答主使用的命令: wget https://registrationcenter-download.intel.com/akdlm/IRC_NAS/86d6a4c1-c998-4c6b-9fff-ca004e9f7455/l_onemkl_p_2024.0.0.49673.sh sudo sh ./l_onemkl_p_2024.0.0.49673.sh ...
下面是一个简单的 Eigen 库使用示例,演示如何创建一个矩阵和向量,并进行矩阵乘法运算: #include<iostream> #include<Eigen/Dense> usingnamespaceEigen; usingnamespacestd; intmain() { // 创建一个 3x3 矩阵 Matrix3d A; A <<1,2,3, 4,5,6, ...
eigen这个矩阵库真的太友好了,配置简单,导头文件即可使用。一定要分享给大家,搞科研用。 官网下载地址: Eigeneigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 如果下载慢,我上传了百度网盘: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Tli5O3Dg_UFDv3fTE1XMZQ?pwd=qh4f ...
1.1 创建矩阵 1.2 赋值运算 1.3 算术运算 2. Mat子矩阵操作 2.1子矩阵创建 2.2子矩阵赋值 3. Mat矩阵变形 1. Mat矩阵操作 1.1 创建矩阵 //第一个参数是rows,第二个参数是cols Mat image(240, 320, CV_8UC3); //不能为矩阵设置初值,在改变尺寸是重新分配image矩阵 ...
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...
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...