MatrixXi::Identity(3,3);//单位矩阵 Matrix3d::Random();//随机矩阵 03 矩阵索引 当前矩阵的行数、列数、大小可以通过rows()、cols()和size()来获取。遍历Eigen矩阵时最好通过rows和cols来限制访问范围,索引的方法如下: 1、矩阵访问按照先行索引、后列索引方式进行,索引下标从0开始(与Matlab不同); 2、矩阵...
// Matrix später dynamisch /**Parsing data to be used as Eigen Matrix**/ int fromVectoEigen (vector<string> & source, MyMatrix & target) { /**convert string to int and write it to the two dimensional array **/ int array [4][4]; // noch resize nach vectorsize -->matrizen si...
MatrixXd X3 = MatrixXd::Constant(3,3,1.5) // 3x3 的常量矩阵 MatrixXd X4 = MatrixXd::Zero(4, 4); // 4x4 的全0矩阵 MatrixXd X5 = MatrixXd::Ones(4, 4); // 4x4 的全1矩阵 MatrixXd X6 = X5.resize(2,8); // 调整矩阵的行列 MatrixXd H = MatrixXd::Identity(5, 5); // 5...
例如,在C++的Eigen库中,有专门的数据结构用于存储对称矩阵,只保存矩阵的一半元素。你可以在Eigen的源码中的SymmetricMatrix类中找到这一实现。 我们可以通过以下表格来更直观地理解对称矩阵在存储方面的优势: 5.3 应用广泛 (Wide Applications) 对称矩阵在自然界和工程领域中有广泛的应用。它们常用于物理、工程、计算机科...
cast<ADScalar>(); addata = ADData(admodel); std::vector<ADScalar> dyn::RHS(std::vector<ADScalar> x_input, ADScalar u) { Eigen::Matrix<ADScalar,Eigen::Dynamic, 1> ad_q; Eigen::Matrix<ADScalar,Eigen::Dynamic, 1> ad_v; Eigen::Matrix<ADScalar,Eigen::Dynamic, 1> ad_tau; //...
Aee.resize(activeSetSize, Ai.cols()); int aee_index = 0; for (int i = 0; i < ni; i++) { if (Sk(i, 0) == 1) { Aee.block(aee_index, 0, 1, Ai.cols()) = Ai.row(i); asIndex.push_back(i); aee_index += 1; } } } // 解子问题 Eigen::MatrixXd d = Eigen::...
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);A << 2, -1, 0,-1, 2, -1,0, -1, 2;std::cout << "Matrix A:\n" << A << std::endl;Eigen::EigenSolver<...
Eigen::MatrixXf bin; Eigen::VectorXf ringkey;}; ScanContextBinScanContext::ptcloud2bin(pcl::PointCloud<PointType>::Ptr pt_cloud){ScanContextBin sc_bin;sc_bin.cloud.reset(newpcl::PointCloud<PointType>());std::swap( sc_bin.cloud, pt_cloud);//sc_bin.cloud...
const Eigen::MatrixXd Qf = options.Qf.value_or(Eigen::MatrixXd::Zero(num_states, num_states)); DRAKE_THROW_UNLESS(Qf.rows() == num_states && Qf.cols() == num_states); DRAKE_THROW_UNLESS(math::IsPositiveDefinite(Q, 0.0, kSymmetryTolerance)); const Eigen::MatrixXd N = options.N...
变量data的类型Eigen::Matrix<double,6,Eigen::Dynamic>,是个6行矩阵。从上到下,依次是平移x、y、z,旋转roll、pitch、yaw。 } } } Jacobian::ZeroOrientation是个新增函数。发布于 2024-01-31 21:28:21 赞同0 评论0 分享 收藏 全部评论: 0 条 写评论: 发送 ©...