我有一个对Vector引用进行操作的函数，例如voidauto_bias(constEigen::VectorXf&v,Eigen:Ref>out){out=...}有时我需要让这个函数在Matrix行上运行。现在，因为默认的内存布局是列优先的，所以我不能只将行指向的数据映射到vector中。那么，如何将行传递给上述函数以便我可以对其进行操作？不太好的解决方案是有一个临时vector，例如VectorXftmpVec=matrix.row(5);auto_bias(otherVector,tmpVec);matrix.row(5)=tmpVec;但是有没有办法直接做呢？
作为我的管道的一部分，我需要按6000x6000的顺序执行大矩阵的特征分解。矩阵是密集的，所以除非我简化问题(如果可能的话请确定)，否则不能使用稀疏方法。目前我在玩玩具数据。将Eigen库用于513x513矩阵需要约6.5秒，而对于2049x2049矩阵我需要约130秒，这听起来令人望而却步，因为增长不是线性的。这是通过Eigen::SelfAdjointEigenSolver实现的，而使用其他方法，如Eigen::EigenSolver或Eigen::ComplexEigenSolver我没有得到显着改进。当我使用arma::eig_sym尝试Armadillo时，同样发生了同样的情
例如要初始化Eigen::Matrix3i我们可以使用语法:Eigen::Matrix3iT;T但是，当使用clang-format(在我的例子中是3.6)和Google样式时，这个漂亮的初始化变成:Eigen::Matrix3iT;T有没有简单的方法可以避免这种情况？有没有办法告诉clang-format跳过这样的东西？ 最佳答案 看来您唯一的选择是使用相当丑陋的clang格式切换语法:Eigen::Matrix3iT;//clang-formatoffT 关于c++-特征矩阵初始化的
我目前正在做一个我们需要解决的项目|Ax-b|^2。在这种情况下，A是一个非常稀疏的矩阵，A'A每行最多有5个非零元素。我们正在处理图像，A'A的维度是NxN，其中N是像素数。在本例中N=76800。我们计划转到RGB，然后维度将是3Nx3N。在matlab中求解(A'A)\(A'b)大约需要0.15秒，使用double。我现在已经对Eigens稀疏求解器进行了一些试验。我试过:SimplicialLLTSimplicialLDLTSparseQRConjugateGradient和一些不同的顺序。目前为止最好的是SimplicialLDLT使用AMDOrdering大约需要0.35-
我正在尝试使用线性代数C++库Eigen3获取随机对称矩阵。我是这样做的:Eigen::MatrixXdm(3,3);m.setRandom();m=0.5*(m+m.transpose());但是结果是完全错误的。但是，如果我不重写m变量，而是像这样简单地将它输出到控制台:Eigen::MatrixXdm(3,3);m.setRandom();cout一切似乎都正常工作。我不明白问题出在哪里。是不是因为像转置这样的方法和像*和+这样的操作不会立即创建一个新矩阵，而是以一种惰性的方式创建新矩阵并持有对矩阵m的引用？但是我应该如何从官方文档中知道呢？像这样的行为不是极易出错吗？更新:是的
所以我想测试C++与Matlab求解线性方程组的速度。为此，我创建了一个随机系统并测量了在VisualStudio上使用Eigen解决它所需的时间:#include#include#includeusingnamespaceEigen;usingnamespacestd;intmain(){chrono::steady_clocksc;//createanobjectof`steady_clock`classintn;n=5000;MatrixXfm=MatrixXf::Random(n,n);VectorXfb=VectorXf::Random(n);autostart=sc.now
我有一个二维特征数组，其中数组中的每个项目都是一个3元素特征向量(例如，表面上的速度场)。我想将二维数组的每个元素与一个3元素EigenRowVector相乘，有效地进行点积。Eigen::ArrayvelField(5,5);Eigen::Vector3dn;//...initialisationofnandvelFieldnotshownEigen::Arrayresult(5,5);result=n.transpose()*velField;这会产生编译错误YOUMIXEDDIFFERENTNUMERICTYPES。但是，如果我不分配结果，而只是计算它:n.transpose()
我可以单独包含每个库，但是一旦我尝试同时包含它们，就会出现大量错误。我正在使用Boostv1_55_0和Eigenv3.2.1。知道可能是什么问题吗？我的包含看起来像这样:#include#include我在下面粘贴了前几个错误，其中有100多个错误。Error1errorC1189:#error:TheEigen/ArrayheaderdoesnolongerexistinEigen3.AllthatfunctionalityhasmovedtoEigen/Core.c:\local\eigen\array81Project12IntelliSense:#errordirective
我需要一个模板化的稀疏矩阵实现，但只是为了减少内存占用，不进行任何数值求解。所以我尝试使用Eigen，即使我不需要数学部分。为什么？它恰好在我的机器上，我已经用它来做其他事情了。但我肯定不是Eigen专家!上下文:我有一个类型T(比如structT{inta;floatb;vectorc;};，我需要存储这个的大矩阵(比如超过1000x1000)并且大多数值都是空的/不相关的。因为我不做任何数学运算，所以我认为提供一个赋值运算符来进行存储/检索操作就足够了，如下所示:intmain(){Eigen::SparseMatrixmat(1000,1000);//1000000element
我有以下使用EigenC++库的C++代码。#include"Dense"#includeintmain(){Eigen::MatrixXfx(10,10);x.setRandom();std::cout当我使用“-std=gnu++11”尝试g++时，出现以下错误。Infileincludedfrom/usr/include/c++/4.8/tuple:39:0,from/usr/include/c++/4.8/functional:55,from../SP_ToolBox/ExternalLibraries/Eigen/Eigen/Core:153,from../SP_ToolBo
