Eigen::Vector2d u(1.0, 2.0); Eigen::Vector2d v(3.0, 4.0); Eigen::Vector2d sum = u + v; //两个向量的和 Eigen::Vector2d diff = u - v; //两个向量的差 double dot = u.dot(v); //两个向量的点积 double cross = u.cross(v); //两个向量的叉积 ``` 4.其他常用操作: ```cp...
Eigen::Vector3d w(0,1,2); std::cout << "Dot product: " << v.dot(w) << std::endl; double dp = v.adjoint()*w; // automatic conversion of the inner product to a scalar std::cout << "Dot product via a matrix product: " << dp << std::endl; std::cout << "Cross prod...
cross(vector2); std::cout << "Dot Product: " << dotProduct << std::endl; std::cout << "Cross Product: " << crossProduct << std::endl; 在这个例子中,dot方法用于计算点积,cross方法用于计算叉积,它们就像是向量运算的得力助手,帮助我们完成各种复杂的计算。 4.4 矩阵的特殊操作 除了基本运算...
dot()执行点积,cross()执行叉积,点运算得到1*1的矩阵。当然,点运算也可以用u.adjoint()*v来代替。 #include<iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(){Vector3dv(1,2,3);Vector3dw(0,1,2); cout <<"Dot product: "<< v.dot(w) << endl;doubledp = v.adj...
点乘dot(),叉乘cross().点乘也可以使用u.adjoint()*v。 例子: #include <iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain() { Vector3d v(1,2,3); Vector3d w(0,1,2); cout<<"Dot product:"<< v.dot(w) << endl;//点乘doubledp = v.adjoint()*w;//automatic ...
Eigen::Vector2d v1(1.0, 2.0); Eigen::Vector2d v2(3.0, 4.0); double cross_product = v1.x() * v2.y() - v1.y() * v2.x(); ``` 上述代码表示将v1和v2进行叉积运算,结果存储在cross_product中。cross_product的结果应为-2.0。(由于二维向量在叉积时的结果是一个标量,因此Eigen库并没有...
Eigen通过重载常见的 C++ 算术运算符(如+、-、*)或通过特殊方法(如dot()、cross()等)提供矩阵/向量算术运算。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...
#include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; int main() { Matrix2d mat; mat << 1, 2, 3, 4; Vector2d u(-1,1), v(2,0); std::cout << "Here is mat*mat:\n" << mat*mat << std::endl; std::cout << "Here is mat*u:\n" << mat*u << std::endl...
Eigen提供了矩阵/向量算术运算,通过重载常见的c++算术运算符,如+,-,*,或通过特殊方法,如dot(),cross()等。对于Matrix类(矩阵和向量),运算符只被重载支持了现行代数运算。例如matrix1 * matrix2表示矩阵与矩阵的乘积,而vector + scalar是不允许的。
使用构造函数提供4以内尺寸的vector的初始化: Vector2d a(5.0, 6.0); Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0); 1. 2. 逗号初始化: Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; std::cout << m; 1. 2. 3. 4. 5. 使用块结构初始化(块操作在下面矩阵操作详细介绍): ...