在Rcpp(Eigen) 中的 NumericVector/Matrix 和 VectorXd/MatrixXd 之间转换以执行 Cholesky 求解 问题是,我在 fastLm.cpp(最后)中找到的代码对我不起作用。 <铅> Rcpp::NumericVector X( (SEXP) R.parseEval("x <- 1:10")); Eigen::Map<Eigen::VectorXd> XS(Rcpp::as<Eigen::Map<Eigen::VectorXd...
我们将使用 Eigen C++模板库进行线性代数运算,并展示如何设置编译器标志以启用向量化。本食谱的源代码是linear-algebra.cpp文件: 代码语言:javascript 复制 #include <chrono> #include <iostream> #include <Eigen/Dense> EIGEN_DONT_INLINE double simple_function(Eigen::VectorXd &va, Eigen::VectorXd &vb) { /...
const Eigen::Matrix4d &T_nb, Eigen::VectorXd &Y, Eigen::MatrixXd &G, Eigen::MatrixXd &K) { // // TODO:setmeasurement: 计算观测 delta pos 、 delta ori // Eigen::Vector3d dp = pose_.block<3, 1>(0, 3) - T_nb.block<3, 1>(0, 3); Eigen::Matrix3d dR = T_nb.block<3...
Eigen 能够高效地计算矩阵的特征值和对应的特征向量。例如,对于一个实对称矩阵,使用 Eigen 的SelfAdjointEigenSolver类可以方便地计算其特征值和特征向量 :MatrixXd A = MatrixXd::Random(3, 3); SelfAdjointEigenSolvereigen_solver(A); VectorXd eigenvalues = eigen_solver.eigenvalues(); MatrixXd eigenvectors =...
C++中Eigen库使用笔记 1. VectorXd为列向量。MatrixXd.row()返回结果为行方向的矩阵。VectorXd只有列向量,无论转置赋值还是MatrixXd.row()赋值给VectroXd,VectorXd均为列向量;行方向只有矩阵类型没有向量类型: 2. 相同大小且方向相同的MatrixXd和VectorXd可以相互赋值: 若矩阵方向和向量方向不同,则将VectorXd赋值给...
适用于存在组的情况 Eigen::VectorXd &vd为Eigen中的数据类型,需要另行配置 highlighter- PHP #include <Eigen/Dense>#include "netcdfcpp.h"#include "hdf5.h"#include "H5Cpp.h"intread(Eigen::VectorXd &vd,constchar *file_path,constchar *g_name,constchar *d_name){//获取文件H5::H5File file(fil...
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 ...
下面是一个使用Eigen库进行多项式曲线拟合的代码示例: cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> // 曲线拟合函数 Eigen::VectorXd curveFitting(const Eigen::VectorXd& x, const Eigen::VectorXd& y, int degree) { int n = x.size(); Eigen::MatrixXd A(n, degree + ...
Eigen::VectorXd vb = Eigen::VectorXd::Random(len); double result; auto start = std::chrono::system_clock::now(); for (auto i = 0; i < num_repetitions; i++) { result = simple_function(va, vb); } auto end = std::chrono::system_clock::now(); auto elapsed_seconds = end - ...
您无法使用(Map / Wrap)将非连续部分作为EIGEN ::矩阵。如果您控制了内存分配,则可以执行以下操作: // make contiguous data array; better yet, make an // Eigen::VectorXd of the same size to ensure alignment double *actualData = new double[m*n]; double **columnPointers = new double[n]; ...