在引言部分中,将对Eigen库和向量叉乘矩阵进行概述,并阐明文章的目的。在正文部分中,首先介绍Eigen库的基本特点与应用场景,然后深入解析向量叉乘矩阵的概念及其在数学和计算机领域的重要性,最后详细讨论Eigen库是如何实现向量叉乘矩阵运算的。最后,在结论部分,对Eigen库的优势进行总结,阐述向量叉乘矩阵在实际应用中的意义,...
eigen给矩阵和向量的算术运算提供重载的c++算术运算符例如+,-,*或这一些点乘dot(),叉乘cross()等等。对于矩阵类(矩阵和向量,之后统称为矩阵 类),算术运算只重载线性代数的运算。例如matrix1*matrix2表示矩阵的乘法,同时向量+标量是不允许的!如果你想进行所有的数组算术运算,请看下 一节! 2.加减法 因为eigen库无...
#include<iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespacestd;usingnamespaceEigen;intmain(){MatrixXcfa=MatrixXcf::Random(2,2);//定义2-by-2随机矩阵cout<<"Here is the matrix a\n"<<a<<endl;//矩阵acout<<"Here is the matrix a^T\n"<<a.transpose()<<endl;//a的转置cout<<"Here is the m...
Eigen提供了matrix/vector的运算操作,既包括重载了c++的算术运算符+/-/*,也引入了一些特殊的运算比如点乘dot、叉乘cross等。 对于Matrix类(matrix和vectors)这些操作只支持线性代数运算,比如:matrix1*matrix2表示矩阵的乘机,vetor+scalar是不允许的。如果你想执行非线性代数操作,请看下一篇(暂时放下)。 2. 加减 左...
Eigen提供了matrix/vector的运算操作,既包括重载了c++的算术运算符+/-/*,也引入了一些特殊的运算比如点乘dot、叉乘cross等。 对于Matrix类(matrix和vectors)这些操作只支持线性代数运算,比如:matrix1*matrix2表示矩阵的乘机,vetor+scalar是不允许的。如果你想执行非线性代数操作,请看下一篇(暂时放下)。
点乘和叉乘等操作 .dot函数 .adjoint #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { Vector3d v(1,2,3); Vector3d w(0,1,2); cout << "Dot product: " << v.dot(w) << endl; ...
-向量叉乘:使用cross()函数。 5.切片操作: -使用block()函数可以选择矩阵的子矩阵或向量的子向量。 6.索引操作: -使用row()和col()函数可以选择矩阵的行和列。 -使用operator[]可以选择向量的元素。 7.解线性方程组: -使用solve()函数可以解线性方程组Ax = b,其中A是系数矩阵,b是右侧向量。 这只是Eigen...
Eigen 3 是一个以纯泛型编写的 C++ 矩阵运算库,它的授权是MPL2,以源代码的形式提供给用户,所以只要把它的代码 include 进自己的程序就可以使用,不需要链接 DLL,也没有任何除 iostream 以外的依赖项。 实用链接 官网 官方文档 所有头文件列表 例程 下面是一个比较全面的示例,我写了较多的注释来澄清一些上手时容...
A.adjoint(); //共轭转置对实数矩阵,相当于转置 注意:建议少⽤transpose()多⽤adjoint()。因为a = b.transpose(),是直接把b的值赋给a,这种情况下和adjoint()结果是⼀样的,但是如果a当中的元素值。三、向量的点乘、叉乘dot(),cross()Vector3d v(1,2,3);Vector3d w(0,1,2);cout << "...
Eigen入门系列 ..Eigen入门系列 —— Eigen::Matrix矩阵点乘、叉乘、转置、求逆、求和、行列式、迹、数乘