Vector3d w(0,1,2); v.dot(w);//点积 求叉乘,是一个矢量 Vector3d v(1,2,3); Vector3d w(0,1,2); v.cross(w) ;//叉乘 三、非固定大小的向量 Eigen::VectorXd即动态向量 获取向量的前n个元素:vector.head(n); 获取向量尾部的n个元素:vector.tail(n); 动态大小块获取从向量的第i个元素开始...
Matrix<operator:+-*>Matrix;Matrix<operator:*/>Scale 对于Vector,Eigen提供了点积与叉积运算,使用成员函数dot()和cross()。叉积仅仅用于尺寸为3的向量,而点积可以用于任意尺寸的向量。 2.2矩阵转置、共轭与伴随 转置矩阵:transpose() 共轭矩阵:conjugate() 伴随矩阵:adjoint() 需要指出的是,转置和伴随仅仅返回了...
二、Array, matrix and vector types 1. Eigen提供了两种稠密矩阵:数学上的矩阵和向量,这两种通过使用模板Matrix类来实现;通常对于1维或者2维的数组通过模板Array类来实现。这两种类的不同点是主要在于API上:Array类提供了简单的数据操作的接口。而Matrix类提供了线性代数操作的接口。一般来说我们转算法只用Matrix好...
为了实现矩阵(向量)之间的计算,Eigen 同时提供了运算符重载(+、-、×、/ 等)和类方法(dot()、corss() 等)两大形式的工具。对于 Matrix 类,重载的运算符只支持线性代数相关算法。例如,matrix1*matrix2意味着矩阵之间的点乘,vector+scalar是不被允许的表达式。如果你需要数组操作而非线性代数计算,可参考这里。 加...
Eigen库中的运算计算是线性代数操作的基础，主要涉及向量和矩阵的定义以及运算。在Eigen中，Dot运算是针对任意长度相等的向量，用于计算两个向量的点积，例如：Vector3d v(1, 2, 3); Vector3d w(0, 1, 2);计算后得到结果为8；而叉乘则仅适用于三维向量，用于计算两个三维向量之间的向量积，示例中...
RowVector : typedefMatrix<int,1,2> RowVector2i; 静态-动态-矩阵 :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。 :表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,其大小只有在运行被赋值之后才能知道; 数据类型 Eigen中的矩阵类型一般都是用类似 ...
Eigen还提供了dot()点乘函数和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(等价于v.adjoint() * w),v.corss(w)得到的结果是(1;-2;1)。
Vector3f b(4.0f, 5.0f, 6.0f); ``` 在上面的例子中,我们创建了两个三维向量a和b。接下来,我们可以使用dot函数计算它们的点积: ``` float dotProduct = a.dot(b); ``` 在这段代码中,a.dot(b)将返回向量a和b的点积,并将其存储在变量dotProduct中。 Eigen的dot函数支持各种不同类型的向量,包括固定...
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-...