对于矩阵类Matrix(包括向量),运算符重载仅仅支持线性代数操作,例如:matrix1 * matrix2表示矩阵乘法。但是vector + scalar是不允许的。 加法与减法 只有两个矩阵(或向量)的维度相等时,也就是行数与列数相等的两个矩阵(或向量),并且数据类型也相同时,才可以进行加减。Eigen不会自动的进行数据类型提升。 例如 二元加...
要使用Eigen库进行矩阵运算,首先需要创建矩阵。Eigen库提供了Matrix类来表示矩阵,可以使用Matrix类的构造函数来创建矩阵对象。例如,要创建一个3x3的矩阵,可以使用如下代码: 上面的代码中,使用了Matrix3d类来表示3x3的矩阵,然后使用`<<`操作符来进行赋值操作。在实际使用中,也可以使用变量、数组等来动态创建矩阵。 矩阵...
#include <Eigen/Sparse> #include <vector> #include <iostream> typedef Eigen::SparseMatrix<double> SpMat; // declares a column-major sparse matrix type of double typedef Eigen::Triplet<double> T; void buildProblem(std::vector<T>& coefficients, Eigen::VectorXd& b, int n); void saveAsBitma...
动态矩阵是指其大小在运行时确定,静态矩阵是指其大小在编译时确定,在Eigen中并未这样称呼矩阵。具体可见如下两段代码: 代码段1: #include <iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain() { MatrixXd m= MatrixXd::Random(3,3); m= (m + MatrixXd::Constant(3,3,1.2)) ...
eigen是一个功能强大的C++模板库,被广泛应用于科学计算和工程领域。它提供了高性能的线性代数运算和矩阵运算功能,包括对旋转矩阵和平移矩阵的计算和操作。在本文中,我们将继续探讨eigen库的特点以及如何使用它来实现各种图形变换和控制。 让我们深入了解一下eigen库。它是一个开源的C++模板库,旨在提供数值运算、矩阵...
在数据分析和机器学习领域,协方差矩阵是一个常用的统计工具。它可以帮助我们理解不同变量之间的相关性,从而进行数据的降维、特征选择以及模式识别等任务。在C++编程中,Eigen是一个高效的线性代数库,它提供了矩阵运算、特征值分解等功能,可以帮助我们进行协方差矩阵的计算和分析。 2. Eigen简介 Eigen是一个开源的C++模...
Eigen:矩阵计算简单用法(一)_暗海辰_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_691fc8920102v02r.html Eigen介绍及简单使用(转置、共轭、伴随、矩阵相乘、矩阵向量相乘、求解矩阵的特征值和特征向量等) - CSDN博客 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen库使用 - CSDN博客 https...
对于实现操作系统来说,计算库较少,可以通过数值算法进行实现,写成类的形式,后期直接加载调用。对于一般情况可以通过计算库来进行实现。Eigen是进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库。 SVD代码实现: SVD算法 安装使用: Eigen采用源码的方式,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。
:innerVectors()方法分别对应列主存贮的col/middleCols和行主存贮的row/middleRows。稀疏矩阵的三角部分可通过triangularView()函数处理，进行右侧是稠密矩阵的三角求解。自伴视图则支持多种运算，如：支持的运算和函数详情参见Quick Reference文档。线性求解器信息请参考相关链接。eigen.tuxfamily.org/dox...