要使用Eigen库进行矩阵运算,首先需要创建矩阵。Eigen库提供了Matrix类来表示矩阵,可以使用Matrix类的构造函数来创建矩阵对象。例如,要创建一个3x3的矩阵,可以使用如下代码: 上面的代码中,使用了Matrix3d类来表示3x3的矩阵,然后使用`<<`操作符来进行赋值操作。在实际使用中,也可以使用变量、数组等来动态创建矩阵。 矩阵...
对于矩阵类Matrix(包括向量),运算符重载仅仅支持线性代数操作,例如:matrix1 * matrix2表示矩阵乘法。但是vector + scalar是不允许的。 加法与减法 只有两个矩阵(或向量)的维度相等时,也就是行数与列数相等的两个矩阵(或向量),并且数据类型也相同时,才可以进行加减。Eigen不会自动的进行数据类型提升。 例如 二元加...
计算特征值与特征向量 如果你需要矩阵的特征分解,请参考上面的表格。特征分解要求矩阵是自伴的(self-adjoint),这也是常见的问题。下面是一个SelfAdjointEigenSolver的例子,很容易用EigenSolver 或rComplexEigenSolver 将它适应到一般矩阵上。 矩阵的特征值和特征向量分解可能不收敛,但是很少出现不收敛的情况。 #include ...
动态矩阵是指其大小在运行时确定,静态矩阵是指其大小在编译时确定,在Eigen中并未这样称呼矩阵。具体可见如下两段代码: 代码段1: #include <iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain() { MatrixXd m= MatrixXd::Random(3,3); m= (m + MatrixXd::Constant(3,3,1.2)) ...
Eigen:矩阵计算简单用法(一)_暗海辰_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_691fc8920102v02r.html Eigen介绍及简单使用(转置、共轭、伴随、矩阵相乘、矩阵向量相乘、求解矩阵的特征值和特征向量等) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen库使用 - CSDN博客 https...
对于实现操作系统来说,计算库较少,可以通过数值算法进行实现,写成类的形式,后期直接加载调用。对于一般情况可以通过计算库来进行实现。Eigen是进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库。 SVD代码实现: SVD算法 安装使用: Eigen采用源码的方式,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。
在许多科学计算和工程领域,eigen都是非常受欢迎的库之一。 2. 计算旋转矩阵 在三维图形学和机器人学中,旋转矩阵是非常重要的。eigen提供了对旋转矩阵的计算和操作。我们可以使用eigen的API来创建旋转矩阵,进行旋转矩阵的乘法、转置、逆矩阵等操作。通过eigen,我们可以轻松地进行各种旋转矩阵的运算,从而实现各种图形变换...
在数据分析和机器学习领域,协方差矩阵是一个常用的统计工具。它可以帮助我们理解不同变量之间的相关性,从而进行数据的降维、特征选择以及模式识别等任务。在C++编程中,Eigen是一个高效的线性代数库,它提供了矩阵运算、特征值分解等功能,可以帮助我们进行协方差矩阵的计算和分析。 2. Eigen简介 Eigen是一个开源的C++模...
本文主要讲解利用Eigen库计算矩阵的特征值及特征向量并与Matlab计算结果进行比较。 C++Eigen库代码 #include #include #include using namespace Eigen; us...