Eigen::Vector2d u(1.0,2.9); // 行向量 Eigen::Vector2d v=u.transpose(); 点乘和叉乘等操作 .dot函数 .adjoint #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int main() {Vector3dv(1,2,3)
在机器学习中的神经网络计算中,Eigen 库能够更高效地处理矩阵乘法、向量加法等运算,为神经网络的训练和推理提供更好的支持。 4. Eigen 库基础入门 4.1 基本数据类型 在Eigen 库中,Matrix 和 Vector 是两个核心类,它们就像是构建线性代数大厦的基石,几乎所有的线性代数运算都围绕着它们展开。 Matrix 是一个模板类,...
Vector4f v; v = m*v; // Compile-timeerror: YOU_MIXED_MATRICES_OF_DIFFERENT_SIZES 当然动态尺寸的错误要在运行时发现,如果在debug模式,assertions会触发后,程序将崩溃。 MatrixXfm(3,3);VectorXfv(4); v = m * v;// Run-time assertion failure here: "invalid matrix product"...
#include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::Vector3d v1(1.0, 2.0, 3.0); Eigen::Vector3d v2(4.0, 5.0, 6.0); Eigen::Vector3d result = v1 * v2; std::cout << "Result: " << result << std::endl; return 0; } 在上述代码中,我们首先包含了eigen库的头文件,并...
Eigen重载了+,-,*运算符。同时提供了一些方法如dot(),cross()等。对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则。对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍。 2 加减运算 ...
Vector3d v(1, 2, 3);Vector3d r = v / 3;cout << r << endl; 矩阵乘法:* 乘法,标量非常简单: cout << v * 2 << endl;v *= 2; // 原地操作 Matrix2d mat;mat << 1, 2, 3, 4;Vector2d u(-1, 1), v(2, 0);// 矩阵乘法 乘以矩阵std::cout << 'Here is mat*mat:' <<...
VectorXfb(30);// 大小为30的向量,数组内存已经分配,但是元素没有初始化。 或者更通用的: Matrix<float,3,1> Vector3f_def; 矩阵初始化 在构造完后,我们需要对元素进行初始化,常用的是直接赋值: Eigen::Matrix3f m; m <<1,2,3,4,5,6,7,8,9; ...
使用Eigen库和最小二乘法来拟合自然指数模型。下面是一个示例代码,展示了如何实现这一过程: cpp #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 自然指数拟合函数 Eigen::Vector2d expFit(const std::vector<double>& x, con...
对于Matrix类(矩阵和向量),重载运算符仅支持线性代数运算。例如,matrix1 * matrix2代表矩阵乘法,vector + scalar向量与标量的加法是不合法的。如果想执行各种数组运算,而不是线性代数,请参阅数组类与元素操作。 加法与减法 操作符左右两侧的矩阵必须有相同的行数和列数,且它们的元素必须是同种类型,因为Eigen不支持...
std::map<int, Eigen::Vector4d, std::less<int>, Eigen::aligned_allocator<std::pair<const int, Eigen::Vector4d> > > 1. 函数传递Eigen构数据结构,需要传引用,具体见 Eigen 官网 void my_function(Eigen::Vector2d v); 1. 改为: void my_function(const Eigen::Vector2d& v); 1. Eigen中的...