Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #include<Eigen/Core>,包含Matrix和Array类,基础的线性代数运算和数组操作。 Geometry #include<Eigen/Geometry>,包含旋转,平移,缩放,2维和3维的各种变换。 LU #include<Eigen/LU>,包含求逆,行列式,LU分解。 Cholesky #include<Eigen/Cholesky>,包含LLT和LDLT Cholesky分解。
以下是一些Eigen库的使用方法: 1.安装Eigen库:Eigen可以通过包管理器或直接下载源代码进行安装。安装完成后,在代码中引入Eigen库并链接相关库文件即可使用。 2.创建矩阵和向量:Eigen提供了多种创建矩阵和向量的方法,如直接定义矩阵和向量的维度、使用标准数学公式等。例如,以下代码创建一个3x3的浮点数矩阵: ```cpp ...
1. Eigen矩阵和向量声明 //动态矩阵声明Eigen::MatrixXdA_matrix;// 只声明矩阵,不设置大小A_matrix.resize(3,4);// 矩阵大小设置为3行4列// Eigen默认矩阵类型Eigen::Matrix4drot;Eigen::Vector3fvec;// 声明单位矩阵Eigen::MatrixXdA_matrix=Eigen::MatrixXd::Identity(5,4);// 声明0矩阵Eigen::Matri...
Eigen库的历史 :从下面可以清晰看到Eigen库诞生于 2008年3月26日; Eigen库属于头文件库[1](header-only library), 只包含头文件(.h、.hpp等)的程序库,使用这种库非常方便,只需引入头文件即可,无须对库本身进行额外编译,源文件引用头文件,相当于复制了头文件的内容(函数的实现也在头文件里) (cur | prev...
Eigen::MatrixXd MatrixA; Eigen::MatrixXd MatrixA_T; MatrixA= MatrixA_T.transpose();//求转置if(MatrixA.isApprox(MatrixA_T)) {return1; } "<<"操作符的使用注意事项 当出现下面的报错 很可能是<<输入的个数和MatrixXd或VectorXd自身的初始化个数不同,如 ...
选择”VC++目录“,选择”包含目录“,点击”向下箭头按钮“,点击”编辑“ 添加路径:D:\thirdparty\Eigen3,并点击”确定“ 即可看到包含目录中显示的D:\thirdparty\Eigen3,接着点击”确定“ 在工具栏设置:Debug、x64,即可使用Eigen库。 2.3 运行 点击界面上方的”本地Windows调试器“ 即可看到程序的输出。
第一步:安装Eigen 要开始使用Eigen,首先需要安装它。Eigen的源代码可以在官方网站上下载,并通过解压缩后将其复制到您的项目目录中,或者将其安装到系统的标准库中。您也可以通过包管理器(如Homebrew on Mac或apt-get on Ubuntu)安装Eigen。 第二步:引入Eigen头文件 在您的C++代码中,需要包含Eigen的头文件,以便使...
(i+1,j+1) // 复制代码 Eigen 基础使用 复制代码 // Basic usage // Eigen // Matlab // comments x.size() // length(x) // vector size C.rows() // size(C,1) // number of rows C.cols() // size(C,2) // number of columns x(i) // x(i+1) // Matlab is 1-based C(...
在使用Eigen库时,需要注意以下几点:1. Eigen库是一个头文件库,因此在使用时需要包含相应的头文件,例如`#include `2. Eigen库中的矩阵和向量对象是模板类,因此在声明时...