transpose()转置操作 conjugata()共轭操作 adjoint()共轭转置操作 dot()点乘函数 cross()叉乘函数 其中dot可以针对任意两个长度相等的向量,而叉乘只能是两个三维向量, 例如Vector3d> v(1, 2, 3); Vector3d w(0, 1, 2); 那么v.dot(w) 得到的结果是8,v.corss(w)得到的结果是(1,-2,1)。
要将Eigen矩阵映射到std::vector<Eigen::Vector>,可以使用Eigen库提供的转换函数。具体步骤如下: 定义Eigen矩阵,例如MatrixXf类型的矩阵: 代码语言:txt 复制 Eigen::MatrixXf matrix(3, 3); matrix << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; 创建一个std::vector<Eigen::Vector>对象,用于存储映射后的...
0.2,0.3,0.1).normalized();Eigen::Quaterniond q2= Eigen::Quaterniond(-0.5,0.4, -0.1,0.2).normalized();//平移向量Eigen::Vector3d t1 = Eigen::Vector3d(0.3,0.1,0.1);Eigen::Vector3d t2= Eigen::Vector3d(-0.1,
任意给定一个矩阵A,并不是对所有的x它都能拉长(缩短)。凡是能被A拉长(缩短)的向量称为A的特征向量(Eigenvector);拉长(缩短)量就为这个特征向量对应的特征值(Eigenvalue)。 值得注意的是,我们说的特征向量是一类向量,因为任意一个特征向量随便乘以一个标量结果肯定也满足以...
Eigen::VectorXd是Eigen库中的一种向量类型,它用于表示动态大小的向量,其中的元素类型为double。而std::vector<double>是C++标准库中的向量容器,用于存储一系列的double类型数据。 要将Eigen::VectorXd转换为std::vector<double>,可以通过以下步骤实现: 首先,需要包含Eigen库的头文件和C++标准库的头文件: ...
Eigen::Vector3d v(1,2,3); std::cout << "a * 2.5 =\n" << a * 2.5 << std::endl; std::cout << "0.1 * v =\n" << 0.1 * v << std::endl; std::cout << "Doing v *= 2;" << std::endl; v *= 2; std::cout << "Now v =\n" << v << std::endl; ...
std::cout <<"Now a =\n"<< a << std::endl;Vector3dv(1,2,3);Vector3dw(1,0,0); std::cout <<"-v + w - v =\n"<< -v + w - v << std::endl; } 输出: a + b = 3 5 4 8 a - b =-1 -12 0 Doing a += b; ...
获取向量尾部的n个元素:vector.tail(n); 获取从向量的第i个元素开始的n个元素:vector.segment(i,n); 5.Eigen示例 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> template <typename T> static void matrix_mul_matrix(T* p1, int iRow1, int iCol1, T* p2, int iRow2, int iCol2, T* p3) ...
例如,我们可以使用成员函数`transpose()`对向量进行转置: c++ Matrix<float, 1, 3> transposedVector = vector1.transpose(); 这里将向量`vector1`转置为一个大小为1x3的矩阵,并将结果保存在`transposedVector`中。 总结起来,Eigen库提供了强大而灵活的多维向量支持。无论是简单的向量计算,还是复杂的线性代数运算,...
1. 矩阵转置: ``` Eigen::Vector2d v1(1.0, 2.0); Eigen::Vector2d v2 = v1.transpose(); ``` 上述代码表示将v1进行转置操作,结果存储在v2中。v2的结果应为(1.0, 2.0)。 2. 向量长度: ``` Eigen::Vector2d v1(3.0, 4.0); double length = v1.norm(); ``` 上述代码表示计算v1的长度,结...