Eigen库的EigenCore C#包装器。 用法 向量构造器 VectorXD v = new VectorXD ( " 1 2 5 6 " ); VectorXD v = new VectorXD ( new double [] { 1 , 2 , 5 , 6 }); Console . WriteLine ( v . ToString ()); VectorXD , 4 : 1 2 5 6 基本向量 VectorXD zeros = VectorXD . Zeros ( 10...
如果向量的大小在运行时确定,可以使用 Eigen::VectorXd 来创建动态大小的向量。 Eigen::VectorXd vec(5); 2.1.2. 矩阵表示 固定大小的矩阵 Eigen 提供了 Eigen::Matrix 类型来表示固定大小的矩阵。Matrix 类型需要指定数据类型、行数和列数。例如,Eigen::Matrix3d 表示 3×3 的双精度矩阵,Eigen::Matrix2f 表示...
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...
Eigen::VectorXd b = gradMatrix.transpose()* M * vec; Eigen::VectorXd bu = igl::slice(b, Iu); Eigen::VectorXd rhs = bu-Quk*xk; Eigen::MatrixXd yu = solver.solve(rhs); Eigen::VectorXi index = i*Eigen::VectorXi::Ones(Iu.rows(),1); igl::slice_into(yu, Iu, index, scalars)...
void ErrorStateKalmanFilter::Init(const Eigen::Vector3d &vel, const IMUData &imu_data) { // init odometry: Eigen::Matrix3d C_nb = imu_data.GetOrientationMatrix.cast<double>; // a. init C_nb using IMU estimation: pose_.block<3, 3>(0, 0) = C_nb; ...
Eigen::VectorXd va = Eigen::VectorXd::Random(len); 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); ...
("latitude");//获取维度大小std::vector<NcDim> latdims = latitude.getDims();intlatnum = latdims[0].getSize();float* latvar =newfloat[latnum];latitude.getVar(latvar);Eigen::VectorXd lat_dac; lat_dac.resize(latnum);// cout << "latnum :" << latnum << endl;for(size_t i =0...
Eigen::VectorXd newPotentials = nodePtr->getPotentials().cwiseProduct(boundPotentials); nodePtr->setPotentials( newPotentials ); } }// Now that the potential of the state of the node to bound// has been expanded, delete the node from the graph.boundGraph.deleteNode( nodeID ); ...
/** Constructor */MyClass(constSparseMatrix<double>&As):As_(As),solver_(As_)// Inplace decomposition{}voidassign(constSparseMatrix<double>&As_new){// Here As_new has the same sparsity pattern of As_solver_.factorize(As_new);}voidsolve(constVectorXd&b,VectorXd&x){x=solver_.solve(b)...
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 ...