C++ (Cpp) VectorXd::cwiseInverse - 6 examples found. These are the top rated real world C++ (Cpp) examples of VectorXd::cwiseInverse extracted from open source projects. You can rate examples to help us improve the quality of examples.
Eigen::VectorXd linSpaced = Eigen::VectorXd::LinSpaced(6, 1, 6); std::cout << "6. 从 1 到 6 的线性间隔向量:\n" << linSpaced << "\n\n"; // 7. 创建一个 3x3 等间隔数值矩阵,范围从 1 到 9 Eigen::MatrixXd linSpacedMatrix(3, 3); linSpacedMatrix << Eigen::VectorXd::LinSpace...
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))...
} void solve( const VectorXd &b, VectorXd &x ) { x = solver_.solve( b ); } } 然而,factorize 方法仍然会创建一个与 As_ 大小相同的临时文件,因此使用动态内存分配。 是否有可能以某种方式避免它?如果 Eigen API 不允许此功能,一个想法是创建 SimplicialLDLT 的派生类,以便仅在将在类构造函数中调用...
setRandom(rows,cols) //线性阵定义 VectorXd::LinSpaced(size,low,high) v.setLinSpaced(size,low,high) //创建对角矩阵 Eigen::DiagonalMatrix<double, 3> M(3.0, 8.0, 6.0); //为了打印矩阵,必须将DiagonalMatrix转换为DenseMatrix类型 std::cout << static_cast<Eigen::Matrix3d>(M) << std::endl...
VectorXd state;// 状态向量 MatrixXd covariance;// 估计误差协方差矩阵 MatrixXd transitionMatrix;// 状态转移矩阵 MatrixXd controlMatrix;// 控制输入矩阵 MatrixXd observationMatrix;// 观测矩阵 MatrixXd processNoiseCov;// 过程噪声协方差矩阵 MatrixXd measurementNoiseCov;// 观测噪声协方差矩阵 ...
double simple_function(Eigen::VectorXd &va, Eigen::VectorXd &vb) { // this simple function computes the dot product of two vectors // of course it could be expressed more compactly double d = va.dot(vb); return d; } int main() { ...
(); // Centering Eigen::MatrixXd cor = X.transpose() * X / df; // The covariance matrix // Get 1 over the standard deviations Eigen::VectorXd inv_sds = cor.diagonal().array().sqrt().inverse(); // Scale the covariance matrix cor = cor.cwiseProduct(inv_sds * in...
voidCLBPInference::infer(CGraph &graph,map<size_t,VectorXd> &nodeBeliefs,map<size_t,MatrixXd> &edgeBeliefs,double&logZ) {/// Algorithm workflow: // 1. Compute the messages passed // 2. Compute node beliefs // 3. Compute edge beliefs /...
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 - ...