#include<Eigen/Dense> usingnamespaceEigen; usingnamespacestd; intmain() { // 创建一个 3x3 矩阵 Matrix3d A; A <<1,2,3, 4,5,6, 7,8,9; // 创建一个 3x1 向量 Vector3d b; b <<1,2,3; // 进行矩阵乘法运算 Vector3d c = A * b; // 输出结果 cout<<'矩阵 A * 向量 b 的...
我在C++ 中使用 Eigen 中的稀疏矩阵工作。我想读取存储在特定行和列索引中的数据,就像使用常规特征矩阵一样。 std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletList; // TODO: populate triplet list with non-zero entries of matrix Eigen::SparseMatrix<double> matrix(nRows, nCols); matrix.setFromTriplets(tri...
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23; //同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix...
* vector: cols * 1 * output: rows * 1 */ void my_sgemv(int rows, int cols, float* matrix, float* vector, float* output) { cblas_sgemv(CblasRowMajor, CblasNoTrans, rows, cols, 1, matrix, cols, vector, 1, 0, output, 1); } 原来的API需要12个参数,封装后只需要5个参数 描述:矩...
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...
Vector2d a(5.0, 6.0); Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0); Vector4d c(5.0, 6.0, 7.0, 8.0); 1. 2. 3. 对矩阵取元素取决于matrix的存储顺序,默认是按列存储的,也可以改为按行。 3.矩阵相关主要函数及用法 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> ...
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::NumericVectorX((SEXP)R.parseEval("x <- 1:10"));Eigen::Map<Eigen::VectorXd>XS(Rcpp::as<Eigen::Map<Eigen::VectorXd>>(X)...
* linear algebra matrix and vector only * array objects only 基本的矩阵运算 预定义矩阵 注意,允许对动态大小的向量或矩阵调用任何集合set*函数,而无需传递新的大小。例如: MatrixXi M(3,3); M.setIdentity(); 映射外部数组 连续内存 float data[] = {1,2,3,4}; ...
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...
Eigen::MatrixXfaMatrix(3,5); aMatrix <<1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1;Eigen::VectorXfaVector(5); aVector <<3,4,5,6,7; cout << aMatrix.cwiseProduct( aVector.replicate(1, aMatrix.rows() ).transpose() ) << endl; ...