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将元素从opencv矩阵复制到特征矩阵
我有一个3d3 opencv矩阵填充的std :: vector。我想展开矩阵并将它们写在9xn eigen :: matrix中。 <pre><code>std:: -
QR分解本征vs Matlab
我正在使用Eigen将代码从Matlab移植到C ++,但发现了一些问题。 我需要计算QR分解, 代码matlab: <cod -
使用结构的元素类型创建本征稀疏矩阵
我想知道是否有任何方法可以将稀疏矩阵定义为Eigen :: SparseMatrix <StructElem>,这意味着矩阵的每个元素都 -
具有自动返回类型的本征转换-比显式返回类型效率低吗?
当将向量整数(即<code>Eigen::VectorXi</code>)转换为双精度向量,然后对该双精度向量进行运算时,如果强 -
调整CwiseUnaryOperation生成的Eigen :: Matrix的大小,以自动区分(AD)类型
此问题与<a href="https://stackoverflow.com/questions/46339455/workaround-for-resizing-eigenref">Workaround for resizing Eigen::Ref</a -
本征loadMarket无法编译
在Windows中,MSVS2017 <pre><code>#include <Eigen/Sparse> #include <unsupported/Eigen/SparseExtra> // other code Sp -
稀疏对称矩阵初始化
我将<code>Eigen::SparseMatrix</code>用于线性方程组的大型矩阵,目前我使用<code>setFromTriplets()</code>对其进行设 -
本征:使用函数创建3D阵列
我刚刚开始在项目中使用Eigen,但我意识到它不支持3D阵列。因此,我决定制作一个获取数组类型指针并 -
如何使用Eigen :: Tensor ::: convolve与多个内核? 未经测试的解决方案
将形状为<code>(3, 20, 30)</code>的输入张量与形状为<code>8</code>的{{1}}过滤器进行卷积,应得到形状为<cod -
当eigen3既安装在conda env中又安装在外部时,如何解决“找不到-leigen3 / eigen”问题?
<ol> <li>将Eigen3与Cmake一起用于C ++。</li> <li> Eigen已安装在conda env和/ usr / include / eigen3 / Eigen中。我还下载了 -
如何确认Eigen在Visual Studio中启用矢量化?如何查看是否已定义EIGEN_VECTORIZE预处理器符号?
我试图让Eigen使用Visual Studios 2015生成工具在Visual Studios 2019中使用某些代码。 我想确认Eigen正在检 -
如何计算复杂矩阵的指数?
我在尝试使用C ++ Eigen库计算复杂矩阵的指数时遇到麻烦。 下面是我尝试制作的示例代码。 <pre -
严重错误:eigen3 / Eigen / Core:没有此类文件或目录
我不了解C ++,但是我正在尝试运行此<a href="https://github.com/speedinghzl/DSRG" rel="nofollow noreferrer">project</a>, -
如果矩阵大小增加,则使用c ++特征包的矩阵乘法似乎不稳定
我必须执行许多矩阵计算才能执行潮流计算。我通常使用R和C ++进行计算昂贵的步骤。计算上最昂贵的部 -
逐行和逐列重复本征矩阵的每个元素
给出一个特征矩阵 <pre><code>Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> A(2, 2); A << 11, 12, 21, 22; < -
避免Matrix复制构造函数
我遇到这样的情况: <pre class="lang-cpp prettyprint-override"><code>using JacobiSVD = Eigen::JacobiSVD<MatrixXcd, Eigen: -
实施Eigen的块或Boost的项目方法
我正在努力提高C ++技能-特别是模板的使用。我正在创建一个过滤数学库,该数学库通过使用模板与包括 -
并行使用Eigen BICGSTAB解决稀疏矩阵
我正在尝试使用本征BICGSTAB并行求解<code>Ax=b</code>形式的线性方程组。 <pre><code>initParallel(); int n=4; omp_ -
本征中的稀疏矩阵乘法给出错误的结果?
我在我的一个项目中使用Eigen,但遇到一个奇怪的问题。我有复杂的稀疏矩阵<code>A</code>和<code>B</code>(15 -
如何在自定义Tensorflow Op内核中生成随机张量
我正在为GPU编写自定义张量流Op,作为正向计算输出的一部分,我需要一个形状为(N,H,W)的随机张量 -
在与Odeint结合使用的类中使用本征矩阵引用
我想使用odeint来自适应地求解复杂本征矩阵的一组耦合微分方程,第一个想法是仅使用矩阵向量(由于 -
错误地将自动类型说明符与本征对象一起使用
我有一个主要功能如下: <pre><code>#include <iostream> #include <vector> #include <Eigen/Dense> using E -
使用Eigen :: Map与结构数组
给出一个结构数组,如何使用本征来计算所有Foo.b的均值? <pre><code>struct Foo { int a; double -
特征值:稀疏A的快速计算(A ^ T * A)的方法
我想为稀疏(crs / ccs)矩阵<code>A</code>解决一系列最小二乘问题(基本上是高斯-牛顿求解器)。 <code>H = -
为特征向量动态分配内存
我正在使用<a href="http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page" rel="nofollow noreferrer">Eigen</a>线性代数库。我在 -
从特征中的向量/矩阵中提取元素
Eigen中是否有运算符或函数将向量或矩阵的元素读取为单独的变量?例如,我想象逗号初始化程序的相 -
Visual C ++项目中的特征。内联函数扩展的链接速度非常慢
我正在研究一个重于矩阵和矢量代数的仿真程序,为此,我正在使用Eigen,并将其与Visual Studio(2017年和2 -
访问多个本征矩阵列
我知道Eigen允许块操作来访问列,但是我如何不循环地访问多个非连续列。 类似于matlab访问A(: -
本征的稀疏矩阵乘法速度
我在Eigen中使用稀疏矩阵,并且观察到以下行为: 我有以下具有稀疏矩阵列的稀疏矩阵 <ul> <li> -
如何从Eigen :: MatrixBase <Derived>获取存储选项
我正在编写模板函数,该函数应该以{{1}}作为输入,执行一些计算,然后返回新的特征值。我想返回