在计算机视觉和机器学习领域,矩阵的伪逆(Moore-Penrose逆矩阵)是一个常用的概念。矩阵的伪逆是一个矩阵,当它与原矩阵相乘时,结果是一个接近于单位矩阵的矩阵。在C++中,可以使用Eigen库来计算矩阵的伪逆。 以下是使用Eigen库计算矩阵伪逆的示例代码: 代码语言:c++ ...
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:...
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目中,lib_win64在example中 cmake_minimum_required...
Eigen::Matrix <double, MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE> matrix_NN; matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE ); Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, 1> v_Nd; v_Nd = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE, 1); clock_t time_stt = clock(); // 直接求逆 Eigen::Matri...
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...
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...
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 ...
1. Eigen 安装 sudo apt install libeigen3-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 ...
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
3. 矩阵的特征值 设A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,则称 m 是矩阵A的一个特征值(characteristic value)或本征值(eigenvalue)。 其求解方式参见其他网络资料,大致是让矩阵A的主对角线元素都减λ的行列式为0,求解满足此方程的根,n为矩阵就有n个根,以此来求得的根就是矩阵A...