在Eigen 矩阵库中,矩阵乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。矩阵乘法的结果矩阵的元素是原矩阵对应行和列元素的乘积之和。具体地,给定两个 Eigen 矩阵 A 和 B,其乘积 C 可以通过以下方式计算: C = A * B 其中,A 和 B 是 Eigen 矩阵,C 是 Eigen 矩阵乘法的结果。 3.Eigen 矩阵乘法的特点 Eigen...
矩阵相乘:m1*m2 element-wise 相乘:m1.cwiseProduct(m2) 没有除法,但是有倒数,m1.cwiseInverse(),所以m1除m2即m1.cwiseProduct(m2.cwiseInverse()) 元素操作 可以对Matrix中的所有元素使用常用函数或自定义函数进行运算,首先需要将Matrix转换为Array,例如 m1.array().sqrt() 1. 等价于将m1矩阵中的所有元素...
关于矩阵和矩阵之间的乘法,两个矩阵只有当左边的矩阵的列数等于右边矩阵的行数时,两个矩阵才可以进行矩阵的乘法运算 。如下图,左边矩阵第i行的元素逐个和右边矩阵第j列的元素相乘,乘积再相加,就是第i行,第j列的结果。对于Eigen库来说,它通过重载*运算符帮我们实现了这个运算过程,我们直接使用*运算符即可。 #in...
Eigen支持各种类型矩阵相乘。例如 稠密-稀疏矩阵相乘 dv2 = sm1 * dv1; dm2 = dm1 * sm1.adjoint(); dm2 = 2. * sm1 * dm1; 对称的稠密-稀疏矩阵相乘 稀疏对称矩阵与稠密矩阵或向量相乘 ,可以用selfadjointView()来进行优化: dm2 = sm1.selfadjointView<>() * dm1; // if all coefficients of sm...
接下来,我们可以使用Eigen库提供的cross函数来实现向量叉乘操作,再与矩阵相乘。代码如下: cpp Eigen::Vector3d result = a.cross(b);叉乘操作 result = M * result;矩阵与向量相乘 通过以上代码,我们成功实现了向量叉乘矩阵的运算。Eigen库提供了非常方便的接口和高效的运算方式,使得我们可以轻松地进行各种线性代数...
矩阵的相乘,矩阵与向量的相乘也是使用操作符*,共有*和*=两种操作符; 4.矩阵的块操作 4.1矩阵的块操作有两种使用方法,其定义形式为: 定义(1)表示返回从矩阵的(i, j)开始,每行取p个元素,每列取q个元素所组成的临时新矩阵对象,原矩阵的元素不变。
1)代码段1中MatrixXd表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行时被赋值之后才能知道;MatrixXd::Random(3,3)表示产生一个元素类型为double的3*3的临时矩阵对象。 2) 代码段2中Matrix3d表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量,其大小在编译时就知道; ...
Eigen矩阵基本运算 1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符。同时提供了⼀些⽅法如dot(),cross()等。对于矩阵类的运算符重载只⽀持线性运算，⽐如matrix1*matrix2是矩阵相乘，当然必须要满⾜矩阵乘法规则。对于向量和标量的加法(vector+scalar)这⾥并不⽀持，关于⾮线性运算这⾥暂不介绍。2 ...
矩阵乘法是eigen matrix3f中的一个重要操作,可以通过*运算符来实现两个矩阵的相乘。可以使用以下代码计算矩阵A和B的乘积C: ```c++ Eigen::Matrix3f C = A * B; ``` 3. 矩阵乘法的性能 eigen matrix3f中的矩阵乘法实现了高度的优化,可以在大规模数据下实现高效的计算。通过内部的SIMD指令和多线程优化,eigen...
可以看到当使用eigen向量化运算的时候，eigen就明显快于Morn了，尤其对于大规模矩阵运算，有2到4倍的差距...