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-element@vsoftco #include<cmath>#include<iostream>#include<Eigen/Core>doubleExp(doublex)...
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-matrix-element@vsoftco #include<cmath>#include<iostream>#include <Eigen/Core> double Ex...
Array 的加减运算是 element-wise 的,也就是相同尺寸 Array 对应元素之间的加减。 Array 也提供了 Array 和标量之间的加减运算(这是与 Matrix 的不同之处):array+scalar,Array 每个元素都与 scalar 相加。 乘法运算 两个相同尺寸的 Array 对应元素之间的乘法。Matrix 中也有对应的方法:.cwiseProduct(.) 其他元...
## 矩阵单个元素操作 // Vectorized operations on each element independently// Eigen // MatlabR=P.cwiseProduct(Q);// R = P .* QR=P.array()*s.array();// R = P .* sR=P.cwiseQuotient(Q);// R = P ./ QR=P.array()/Q.array();// R = P ./ QR=P.array()+s.array();/...
可以很明显对比出两者之间的区别。这里需要注意的是,他的AST用的是C template做的,可能因为Eigen这个库是只有头文件的。以及为了防止重复实现,使用了CRTP这种设计模式。不过这种优化仅限于element-wise的操作,矩阵乘法就不行了。所以eigen对于乘法做了2件事,第一是把常见的乘法操作提取出来,提取为: ...
矩阵内部元素操作 // Vectorized operations on each element independently // Eigen // Matlab R = P.cwiseProduct(Q); // R = P .* Q对应点乘 R = P.array() * s.array();// R = P .* s对应点乘 R = P.cwiseQuotient(Q); // R = P ./ Q对应点除 R = P.array() / Q.array(...
Vector3d v(1, 2, 3);Vector3d w(0, 1, 2);// 点乘cout << 'Dot product: ' << v.dot(w) << endl;// 叉乘cout << 'Cross product:' << v.cross(w) << endl;// 点成结果Dot product: 8 // 1 * 0 + 2 * 1 + 3 * 2=8 Cross product: 1 // 2 * 2 - 1 * 3 = 1-...
// Insert a new element;sm1.insert(i, j) = v_ij;// Update the value v_ijsm1.coeffRef(i,j) = v_ij; sm1.coeffRef(i,j) += v_ij; sm1.coeffRef(i,j) -= v_ij; insert()函数假设该元素在矩阵中不存在;如果该元素已经存在,请使用coeffRef()函数。
// 逐元素操作Vectorized operations on each element independently // Eigen // Matlab //注释 R = P.cwiseProduct(Q); // R = P .* Q //逐元素乘法 R = P.array() * s.array(); // R = P .* s //逐元素乘法(s为标量) R = P.cwiseQuotient(Q); // R = P ./ Q //逐元素除...
// 逐元素操作Vectorized operations on each element independently // Eigen // Matlab //注释R = P.cwiseProduct(Q);// R = P .* Q //逐元素乘法R = P.array() * s.array();// R = P .* s //逐元素乘法(s为标量)R = P.cwiseQuotient(Q);// R = P ./ Q //逐元素除法R = P...