一、Eigen3.2.10 VectorXd 1.1 Eigen库中VectorXd的定义 typedef Matrix< double , Dynamic , 1> Eigen::VectorXd 下面是fast_lio中的应用: Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> h; //残差 (公式(14)中的z) 从定义上来看VectorXd是一种特殊的Matrix罢了!
1、Eigen::VectorXd: 注意:Eigen::VectorXd默认为列向量;而且其实不止Eigen::Vector3d,还有Eigen::Vector2d,Eigen::Vector4d (1)初始化(仅适用于维数小于4情况): Eigen::Vector2d a(5.0, 6.0); Eigen::Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0); Eigen::Vector4d c(5.0, 6.0, 7.0, 8.0); (2)输出与索引: 输出...
Eigen::VectorXd主要用于处理向量，其默认为列向量，有Eigen::Vector3d、Eigen::Vector2d、Eigen::Vector4d等不同维度版本。初始化时，对于维度小于4的情况，仅需指定维度。输出和索引与向量操作类似，输出直接使用变量名，索引则使用小括号。向量的运算主要涉及加减以及点积或叉积的计算。Eigen::MatrixXd用...
Eigen::VectorXd v3(3); v3 << 1, 2, 3; return 0; } ``` ## 动态调整向量大小 我们可以使用 `resize()` 函数来动态调整向量的大小: ```cpp #include <Eigen/Dense> #include <iostream> int main() { Eigen::VectorXd v(3); v << 1, 2, 3; std::cout << "v = " << v.transpose...
MatrixXd表示任意size的矩阵,元素类型为double; VectorXd表示任意size的向量,元素类型为double. //创建3*1的向量v,并赋值为1,2,3VectorXd v(3); v<<1,2,3; 使用固定尺寸的Matrix,Vector相比于可变尺寸的Matrix,Vector,例如Matrix3d m代替MatrixXd m(3,3)有以下优点: ...
Eigen::MatrixXd MatrixA_T; MatrixA= MatrixA_T.transpose();//求转置if(MatrixA.isApprox(MatrixA_T)) {return1; } "<<"操作符的使用注意事项 当出现下面的报错 很可能是<<输入的个数和MatrixXd或VectorXd自身的初始化个数不同,如 Eigen::VectorXd A; ...
在EIGEN库中操作矩阵、向量时，提供多种实用方法简化编程。例如创建n维零向量可使用VectorXd::Zero(n)，并可构建同一维度N的1向量VectorXd::Identity(n)。实现mn矩阵时使用Matrixxd::Identity(m*n)，揭示了矩阵操作与向量操作之间的统一性。矩阵与向量的处理方式相似，只是向量仅限于一维。通过块操作可...
Eigen::VectorXd pointSet2(4); //初始化点集 pointSet1 << 1, 2, 3, 4; pointSet2 << 5, 6, 7, 8; ``` 2.计算点集之间的最小二乘解:你可以使用`colPivHouseholderQr`函数来计算两个点集之间的最小二乘解,这将返回一个矩阵Q和一个向量b,使得`pointSet2 = Q * pointSet1 + b`。 ```...
Eigen::VectorXd vec(5); //创建一个有5个元素的向量 vec << 1, 2, 3, 4, 5; //使用<<操作符初始化向量 std::cout << "原始向量: " << vec << std::endl; //加法 Eigen::VectorXd vec2 = vec + Eigen::VectorXd::Ones(5); //加1 std::cout << "加1后的向量: " << vec2 <<...
水平拼接(Horizontal concatenation):使用Eigen::VectorXd::horizontal()函数可以将两个或多个向量水平拼接在一起。下面是一个示例代码: cpp复制代码 #include <Eigen/Dense> #include <iostream> int main() { Eigen::VectorXd vec1(3); vec1 << 1, 2, 3; Eigen::VectorXd vec2(3); vec2 << 4, 5,...