Eigen库中所有矩阵和向量都是Matrix模板类对象,Vector是1种特殊的矩阵(一行或一列): 查询Eigen版本方法 head /usr/local/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h -n 17 一、Eigen3.2.10 你可能会会问,3.3.x版本都出来了,为什么你还介绍3.2.10的? 因为为了适配gtsam4.0.2的版本,但是超过Eigen3.2.10的...
#include<Eigen/Dense>#include<iostream>usingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(){MatrixXfm(2,2);MatrixXfn(2,2);MatrixXfresult(2,2);m<<1,2,3,4;n<<5,6,7,8;result=m*n;cout<<"-- Matrix m*n: --"<<endl<<result<<endl<<endl;result=m.array()*n.array();cout<<"-- Arr...
Matrix堆叠是Eigen库中的一项重要功能,它可以将多个矩阵按照行或列的方式进行堆叠,生成一个新的矩阵。Matrix堆叠主要有两种方式:水平堆叠和垂直堆叠。 水平堆叠是指将多个矩阵按照行的方式进行连接,生成一个更宽的矩阵。在Eigen库中,可以使用concatenate()函数来实现水平堆叠操作。下面是一个示例代码: ```cpp #...
Matrix模板类是Eigen中用于表示和操作矩阵数据的基础类,它提供了丰富的功能和操作符重载,以便进行矩阵运算、线性代数操作和数值计算等任务。Matrix模板类在Eigen中具有重要的地位,掌握它的定义和用法对于有效地使用Eigen库非常关键。 3. Eigen Matrix模板类的定义 Eigen中的Matrix模板类定义如下: ```C++ template<...
Eigen库提供了MatrixExponential模块,用于计算矩阵的指数。通过调用MatrixExponential模块中的函数,可以方便地对矩阵进行指数计算。 2. Eigen库中计算指数的方法 2.1矩阵指数的Taylor级数展开 Eigen库中的MatrixExponential模块使用Taylor级数展开的方法来计算矩阵的指数。Taylor级数展开是一种将函数表示为无穷级数的方法,通过截断...
在Eigen中,可以使用Matrix类来表示矩阵,并且可以对矩阵进行各种运算操作。在实际应用中,有时候需要将多个矩阵堆叠在一起,形成一个更大的矩阵。这种操作在数据处理和机器学习中非常常见,可以通过Eigen的功能来实现。 在Eigen中,可以使用block()方法来实现矩阵的堆叠操作。这个方法可以在指定的位置上将一个矩阵块插入到另...
EigenMatrix详解 EigenMatrix详解 在Eigen中，所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象，Vectors 只是⼀种特殊的矩阵，⾏或者列为1.Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数，现在我们了解前三个⾜够。剩下的三个参数都有默认值，后⾯会探讨，现在不管他。Matrix 的三个强制的模板参数：Matri...
using namespace Eigen; int main() Matrix2da; a << 1, 2, 3, 4; MatrixXdb(2,2); b << 2, 3, 1, 4; std::cout << "a + b =\n" << a + b << std::endl; std::cout << "a - b =\n" << a - b << std::endl; ...
eigen sum result: 1 sum in order: step 0: 0 step 1: 2.33559305229392e-09 step 2: 2....
Eigen学习笔记2-Matrix类 Eigen学习笔记2-Matrix类 在Eigen中，所有的矩阵Matrix和向量Vector都是由Matrix类构造的。向量只不过是矩阵的特殊形式，只有⼀列（列向量）或者⼀⾏。 Matrix模板类有6个参数，其中前三个参数是必须的。前三个参数如下： Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ...