使用Eigen中> template lpNorm:lpNorm指的是向量的范数: 0范数---向量中非0的元素的个数; 1范数---为绝对值之和; 2范数---就是通常意义上的模。即距离; 无穷范数---向量中最大元素的绝对值,对于无穷范数的说明:当p取无穷大时,最终只与元素中绝对值最大的元素有关了。 例子: int max_diff = (...
1.squareNorm():L2范数,等价于计算vector自身点积 2.norm():返回squareNorm的开方根 3.lpNorm():p范数,p可以取Infinity,表无穷范数 布尔归约 1.all()=true: matrix或array中所有元素为true 2.any()=true: 到少有一个为true 3.count(): 返回true元素个数 // sample ArrayXXf A...
1 Reductions 2 范数计算 向量的平方范数由squaredNorm()获得,等价于向量对自身做点积,也等同于所有元素平方和。Eigen也提供了norm()范数,返回的是squaredNorm()的根。这些操作也适用于矩阵。如果想使用其他元素级的范数,使用lpNorm()方法,当求无穷范数时,模板参数p可以取特殊值Infinity,得到的是所有元素的最大绝对...
cout << "v.norm() = " << v.norm() << endl; cout << "v.lpNorm<1>() = " << v.lpNorm<1>() << endl; cout << "v.lpNorm<Infinity>() = " << v.lpNorm<Infinity>() << endl; cout << "m.squaredNorm() = " << m.squaredNorm() << endl; cout << "m.norm() = ...
1. norm()用来计算向量的二范数，也就是向量的欧式距离。2. normalize()则用于计算单位向量，是将原始向量除以它的模长。3. normalized()与normalize()功能相似，但返回一个单位向量而不是直接修改原有向量。Eigen中向量范数的表示及计算有特定的函数模板lpNorm，它能提供以下范数的计算方法：0范数表示...
.lpNorm():p范数,p可以取Infinity,表无穷范数 布尔归约 all()=true: matrix或array中所有元素为true any()=true: 到少有一个为true count(): 返回true元素个数 // sampleArrayXXfA(2,2);A<<1,2,3,4;(A>0).all();(A>0).any();(A>0).count(); 迭代器...
向量的平方范数由squaredNorm()获得，等价于向量对自身做点积，也等同于所有元素的平方和。Eigen也提供了norm()范数，返回的是squaredNorm()的根。这些操作也适用于矩阵。如果想使用其他元素级的范数，使用lpNorm()方法，当求无穷范数时，模板参数p可以取特殊值Infinity，得到的是所有元素的最大绝对值。输...
squareNorm():L2范数,等价于计算vector自身点积 norm():返回`squareNorm的开方根 .lpNorm():p范数,p可以取Infinity,表无穷范数 布尔归约 all()=true: matrix或array中所有元素为true any()=true: 到少有一个为true count(): 返回true元素个数 代码语言:javascript 复制 // sample ArrayXXf A(2, 2); ...
向量的平方范数由squaredNorm()获得,等价于向量对自身做点积,也等同于所有元素平方和。Eigen也提供了norm()范数,返回的是squaredNorm()的根。这些操作也适用于矩阵。如果想使用其他元素级的范数,使用lpNorm()方法,当求无穷范数时,模板参数p可以取特殊值Infinity,得到的是所有元素的最大绝对值。 image...
std::cout <<"m.lpNorm<Infinity>() = "<< m.lpNorm<Eigen::Infinity>() << std::endl; } 输出: v.squaredNorm() =5v.norm() =2.23607v.lpNorm<1>() =3v.lpNorm<Infinity>() =2m.squaredNorm() =30m.norm() =5.47723m.lpNorm<1>() =10m.lpNorm<Infinity>() =4 ...