在doc,他们说Wedecidedtousenooperatoroverloadingfor...他们为这些提供了prod。但为什么？有什么好的理由吗？我喜欢做matrix*vector(和大多数其他语言一样)。我想了解为什么他们没有重载此运算符以了解为什么自己做可能是个坏主意。或者，如果我自己重载，它们不会有任何缺点吗？ 最佳答案 可能是因为op*在其他语言中，例如使用Python中的Numpy，将始终是元素明智的。如果一个元素是矩阵而另一个元素是vector，它将尝试广播缺失维度中的所有元素。
如果我有n个长度为m的vector并想连接它们以创建一个mxn矩阵，在C++中使用BoostuBLAS执行此操作的最有效方法是什么？显然，我可以循环遍历它们并为每个矩阵元素分配相应的vector值，但我觉得有一种我不知道的更好的方法来做到这一点。 最佳答案 与其按元素迭代整个vector列表，不如尝试将每个vector直接分配到相应的matrixcolumn中。.templateBOOST_UBLAS_INLINEmatrix_column&operator=(constvector_expression&ae)你必须在某个时候复制
我找到了计算boost::ublas矩阵行列式的函数:templateValTypedet_fast(constublas::matrix&matrix){//createaworkingcopyoftheinputublas::matrixmLu(matrix);ublas::permutation_matrixpivots(matrix.size1());autoisSingular=ublas::lu_factorize(mLu,pivots);if(isSingular)returnstatic_cast(0);ValTypedet=static_cast(1);for(std
考虑这段代码:structCData{intbar(){return1;}};intmain(){typedefboost::numeric::ublas::vectorvec_data_t;vec_data_tfoo;for(vec_data_t::iteratorit=foo.begin();it!=foo.end();++it){std::coutbar()为什么循环中使用箭头运算符的第一行编译失败，而使用运算符*的下一行编译正常？我习惯于将箭头运算符与std容器迭代器一起使用，想知道为什么它在boost::numeric::ublas迭代器上失败。我使用的是boost1.54和
我需要对一个大矩阵进行就地转置(因此分配另一个矩阵并转置到它的最简单方法将行不通)。不幸的是，这个大矩阵不是正方形的。更糟糕的是，矩阵存储在double组中，列数和行数分开存储。我发现boost有uBLAS库，但我没有找到将我的double组包装在uBLAS矩阵中的方法。有办法做到这一点吗？或者您推荐其他方法来完成这项工作？ 最佳答案 如果您有非常大的矩阵并且您不想存储临时拷贝，一种解决方案是将您的矩阵数组包装到类中并提供不同的适配器，这些适配器将以正常或转置的方式遍历元素。这不是非常有效的缓存，但可以节省大型矩阵的内存。
我在数字代码中使用Boost的uBLAS，并有一个“重型”求解器:http://www.crystalclearsoftware.com/cgi-bin/boost_wiki/wiki.pl?LU_Matrix_Inversion该代码运行良好，但是速度非常慢。经过一番研究，我找到了UMFPACK，这是一个稀疏矩阵求解器(除其他外)。我的代码生成大型稀疏矩阵，我需要非常频繁地求逆(更正确地求解，逆矩阵的值无关紧要)，因此UMFPACk和BOOST的Sparse_Matrix类似乎是美满的结合。UMFPACK请求由三个vector指定的稀疏矩阵:条目计数、行索引和条目。(Seeexamp
有没有办法boostboostublas产品的性能？我有两个矩阵A，B，我想对其进行多重/添加/子/...在MATLAB与C++中，对于2000x2000矩阵运算，我得到以下时间[s]OPERATION|MATLAB|C++(MSVC10)A+B|0.04|0.04A-B|0.04|0.04AB|1.0|62.66A'B'|1.0|54.35为什么这里会有这么大的性能损失？矩阵只是真正的double。但我还需要正定、对称、矩形积。编辑:代码很简单matrixA(2000,2000);//FillMatrixAmatrixB=A;C=A+B;D=A-B;E=prod(A,B);F=pro
如何创建常量boost矩阵？以下无效:constboost::numeric::ublas::matrixarrayM(1,3)={{1.0,2.0,3.0}}; 最佳答案 通常类似于:typedefboost::numeric::ublas::matrixmatrix_type;constmatrix_typeget_matrix(void){matrix_typeresult(1,3);result(0,0)=1;result(0,1)=2;result(0,2)=3;returnresult;}constmatrix_type
我正在尝试使用boost进行简单的矩阵求逆运算。但是我我收到一个错误。基本上我想找到的是inversted_matrix=逆(反式(矩阵)*矩阵)但是我收到一个错误Checkfailedinfileboost_1_53_0/boost/numeric/ublas/lu.hppatline299:detail::expression_type_check(prod(triangular_adaptor(m),e),cm2)terminatecalledafterthrowinganinstanceof'boost::numeric::ublas::internal_logic'what(
我发现boost::ublas对逐元素操作和顺序操作的支持不是很好(但是效率还是蛮高的:))我正在努力D=A^2.*B^3.*C其中A、B、C均为大小相同的方阵，运算符“.*”表示逐元素运算，^为矩阵的幂。使用boost:ublas，我写了for(intn=0;n在我的程序中，我有许多如上所示的后续操作，无论如何我可以获得相同的结果但使用一行代码而不是循环？此外，我观察到将常量分配给矩阵或vector的所有元素似乎无效boost::numeric::ublas::vectorv(100);v=0.2;相反，我必须使用循环再次进行赋值，有没有更好的方法来节省一些代码？我的算法真的很长，有
