R.array().log() // log(P) //逐元素计算对数函数 R.cwiseMax(P) // max(R, P) //逐元素计算R和P的最大值 R.array().max(P.array()) // max(R, P) //逐元素计算R和P的最大值 R.cwiseMin(P) // min(R, P) //逐元素计算R和P的最小值 R.array().min(P.array()) // min(...
Eigen提供+、-、一元操作符“-”、+=、-=,例如: 二元操作符+/-表示两矩阵相加(矩阵中对应元素相加/减,返回一个临时矩阵): B+C 或 B-C; 一元操作符-表示对矩阵取负(矩阵中对应元素取负,返回一个临时矩阵): -C; 组合操作法+=或者-=表示(对应每隔元素都做相应操作):A += B 或者 A-=B 代码段1为...
Eigen 特殊矩阵生成 //Eigen//MatlabMatrixXd::Identity(rows,cols)//eye(rows,cols)C.setIdentity(rows,cols)//C = eye(rows,cols)MatrixXd::Zero(rows,cols)//zeros(rows,cols)C.setZero(rows,cols)//C = zeros(rows,cols)MatrixXd::Ones(rows,cols)//ones(rows,cols)C.setOnes(rows,cols)//C ...
在C++中使用Eigen库进行曲线拟合是一个常见的任务,下面我将详细解释如何使用Eigen库进行曲线拟合,包括基本原理、Eigen库的相关功能以及具体的代码实现。 一、Eigen库简介 Eigen是一个C++模板库,专门用于线性代数运算。它提供了矩阵、向量操作和线性代数算法所需的功能,且采用头文件形式,易于集成到C++项目中。Eigen库的特...
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 的结果为:'<<endl<< c <<endl; return0; } 运行结果如下:...
Eigen是一个C++的开源线性代数库。它提供快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等。许多上层软件库也使用Eigen进行矩阵运算,包括g2o,Spphus等。 2. 安装 在Linux -- Ubuntu 16.04 的系统下: sudo apt-get install libeigen3-dev 默认安装目录: /usr/include/eigen3/ ...
CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建 Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都...
与其他库相比,Eigen的特殊之处在于,它是一个纯用头文件搭建起来的库,这意味着你只能找到它的头文件,而没有类似.so或者.a的二进制文件。在使用时,只需引入Eigen的头文件即可,不需要链接库文件(因为它没有库文件)。用cmake管理项目的时候,只需要在CMakeLists.txt里面头文件的路径即可: ...
,而R是右上三角矩阵, 即假如A是mn维, 则Q是 mm 维, R是 m*n 维, 只不过R只有右上角有值。即如下图所示。 QR分解 QR分解公式如下, 注意因为Q是正交矩阵所以 : 那么现在的问题就变成了 , 那么我们可以更进一步, 将R进行LU分解, 也就是常见的高斯消去法, 在matlab中, 通过左除的形式, 即 R \ (...
在Linux系统中，Eigen的安装可以通过命令行完成：sudo apt-get install libeigen3-dev。源码安装则需参考网上教程，通常包括配置CMakeLists.txt文件等步骤。Eigen库通过模板编程技术构建，仅需包含一些头文件，运行速度快。Matrix类使用六个模板参数，其中RowMajor与列优先存储顺序相关，MaxRowsAtCompileTime和...