上面代码会报错,因为bn_var.array().sqrt().cwiseInverse()现在是Array,而不是Matrix。正确的表达式应该是 out = out.cwiseProduct(bn_var.array().sqrt().cwiseInverse().matrix()); 1. 可以使用.unaryExpr自定义函数, 出处:https://stackoverflow.com/questions/33786662/apply-function-to-all-eigen-matr...
上面代码会报错,因为bn_var.array().sqrt().cwiseInverse()现在是Array,而不是Matrix。正确的表达式应该是 out= out.cwiseProduct(bn_var.array().sqrt().cwiseInverse().matrix()); 可以使用.unaryExpr自定义函数, 出处:https://stackoverflow.com/questions/33786662/apply-function-to-all-eigen-matrix-ele...
#include <Eigen/Dense> #include <iostream> using namespace std; using namespace Eigen; int main(int argc, char const *argv[]) { Eigen::Matrix3d pos=Eigen::Matrix3d::Identity(); cout<<"pos="<<endl<<pos<<endl; Eigen::Vector3d A{1,2,3}; Eigen::Vector3d B; B=pos*(A.inverse(...
16>{EIGEN_ALIGN_TO_BOUNDARY(8)Tarray[Size];// ...};template<typenameT,intSize,intMatrixOrAr...
int main(int, char *[]){float value = 3.0;Matrix3f x; // 创建一个3x3的单精度矩阵x = Matrix3f::Zero(); //全零矩阵cout << x << endl << endl;x = Matrix3f::Ones(); //全一矩阵cout << x << endl << endl;x = Matrix3f::Constant(value);...
类Map及动态矩阵的使用 int array1[4] = { 1, 2, 3, 4 }; int array2[4] = { 5, 6, 7, 8 }; int array3[4] = { 0, 0, 0, 0}; matrix_mul_matrix(array1, 2, 2, array2, 2, 2, array3); for (int i = 0; i < 4; i++) std::cout << array3[i] << std::...
通过使用coeff()和coeffRef(),来取消检查。比如,MatrixBase::coeff(int,int) const, MatrixBase::coeffRef(int,int)等。 创建固定大小的矩阵和向量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<iostream>#include<Eigen/Core>using namespace Eigen;using namespace std;intmain(int,char*[]){...
Array是个类模板,前三个参数必须指定,后三个参数可选。和Matrix对比,Matrix的运算遵守矩阵运算规则,Array则提供更加灵活的运算,比如对应系数相乘,向量加数量等。 Array<typenameScalar,intRowsAtCompileTime,intColsAtCompileTime># 常见类定义typedefArray<float, Dynamic,1> ArrayXftypedefA...
通过使用coeff()和coeffRef(),来取消检查。比如,MatrixBase::coeff(int,int) const, MatrixBase::coeffRef(int,int)等。 创建固定大小的矩阵和向量 #include <iostream>#include <Eigen/Core> using namespace Eigen; using namespace std; int main(int, char *[]){ float value = 3.0; Matrix3f x; //...
Matrix 类有 非线性最小二乘法之Gauss Newton、L-M、Dog-Leg原理简介与实现 <math.h> using namespace std; using namespace Eigen; const double DERIV_STEP = 1e-5; const int... : " << roi << endl; if(roi > 0) { params = paramsNew; u *= max(1.0/3.0...