我有以下一段代码(我为稍大的代码道歉片段，这是我能够将我的问题减少到的最小示例):#include#include#include#include//DynamicMatrixoverScalarfieldtemplateusingDynMat=Eigen::Matrix;//DynamiccolumnvectoroverScalarfieldtemplateusingDynVect=Eigen::Matrix;//ReturnstheDxDIdentitymatrixoverthefieldDerived::Scalar//deducedfromtheexpressionEigen:
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
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
我有以下特征张量:Eigen::Tensorm(3,10,10);我想访问第一个矩阵。在numpy中我会这样做m(0,:,:)我如何在Eigen中做到这一点 最佳答案 您可以使用.slice(...)或.chip(...)访问张量的一部分。这样做是为了访问第一个矩阵，相当于numpym(0,:,:):Eigen::Tensorm(3,10,10);//Initializem.setRandom();//Setrandomvaluesstd::arrayoffset={0,0,0};//Startingpointstd::arraye
我正在尝试分配一个稀疏矩阵block，但无法让它工作。似乎eigen使用的函数已被弃用，我可以用一些定义来修复它。但是，我确定我是应该将这些定义添加到项目中还是等待更新版本的Eigen。你们能否就定义的副作用提出建议。我写的程序是这样的#includeintmain(){Eigen::SparseMatrixm(4,4);m.block(0,0,2,2)这是警告:1>d:\eigen_3.3.4\eigen\src\core\functors\stlfunctors.h(87):errorC4996:'std::unary_negate':warningSTL4008:std::not
我正在尝试设置eigen3特征值求解器，看起来我遇到了一些麻烦。代码编译得很好，但有时会失败。失败的代码是EigenSolvereigensolver(A);cout,-1,1,0,-1,1>E=eigensolver.eigenvalues();cout以及带有错误消息的输出:tellmesomethingtellmesomethingmore(3.5,1.93649)class_out:/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/DenseCoeffsBase.h:407:Eigen::internal::traits::Scalar&Eigen::Den
