Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法

最新推荐文章于 2024-02-28 17:34:32 发布
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Eigen——C++矩阵运算库
weixin_42040046的博客
11-28 1万+
Eigen——C++矩阵运算库Eigen是什么？下载配置使用参考 Eigen是什么？ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 下载配置 官网：Eigen官网，下载解压缩可以重命名为eigen3，在项目——属性——C/C++——常规——附加包含目录添加该库位置就好了。 图文详细：vs2013配置Eigen库 使用 注：Eigen使用源代码方式...
Eigen C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法
qq_43667702的博客
01-12 830
Eigen C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法
C++ Eigen 矩阵运算
@bangbang的博客
10-17 1343
Array 提供了一个Array类，也提供了大量的矩阵未定义的操作，且Array和Matrix之间很容易相互转换 ，所以相当于给矩阵提供更多的方法。上述例子中的块操作方法作为表达式的右值，意味着是只读形式的，然而，块操作也可以作为左值使用，意味着你可以给他赋值。点积可以用于任意尺寸的向量，当使用复数时，Eigen的点积操作是第一个变量为共轭线性的，第二个为线性的。如果想使用其他元素级的范数，使用lpNorm()方法，当求无穷范数时，模板参数p可以取特殊值Infinity，得到的是所有元素的最大绝对值。
矩阵计算 Eigen3依赖库 (3.3.5 Release)
11-08
矩阵计算 Eigen3依赖库 (3.3.5 Release)。Eigen是一个高层次的C++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。该版本是在3.3.5版本中发布的，有效支持需要Eigen 3.2 or later的调用。
Eigen 简单矩阵运算
gwh1010的博客
03-30 3089
矩阵的定义：Eigen::Matrix<数据类型，行数，列数> 矩阵名称 已经提供的矩阵类型： Vector3d 向量名称 实质上是：Eigen::Matrix<double, 3, 1> Matrix3d 矩阵名称 实质上是：Eigen::Matrix<double, 3, 3> 矩阵初始化为零：Eigen::Matrix3d 矩阵名称 = Eig...
Eigen-矩阵和向量运算
最新发布
洪源兄
02-28 3124
Eigen 通过重载常见的c++算术运算符(如+，-，*)或通过特殊方法(如 dot()， cross() 等)提供 矩阵/向量 算术运算。对于Matrix类(矩阵和向量)，操作符只被重载以支持线性代数操作。例如，matrix1 * matrix2表示矩阵-矩阵乘积，而向量+标量就是不允许的。这里讨论的全是线性代数的操作，如果是需要对各种数组操作，而不是线性代数，请参阅专栏后一节。
Eigen: C++开源矩阵计算工具
04-17
总的来说，Eigen3是C++编程中一个强大的矩阵计算工具，它以其高效的性能、灵活的接口和丰富的功能，成为许多科学计算和工程应用的首选库。通过深入学习和掌握Eigen3，开发者能够更有效地解决复杂的线性代数问题，为...
C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量
08-25
C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量 Eigen库是C++中的一个开源数学库，广泛应用于矩阵运算、线性代数、优化问题等领域。今天，我们将重点介绍Eigen库在计算矩阵特征值及特征向量方面的应用。 什么是矩阵特征值和...
C++ 开源矩阵 运算工具——Eigen
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继续激情，继续奋斗。
09-10 1万+
C++ 矩阵运算工具 Eigen 简析与学习
Eigen库学习 ---- 2.矩阵\向量的算数运算
AI Chen的博客
04-21 5292
Eigen库学习 ---- 2.矩阵\向量的算数运算 上篇：Eigen库学习 ---- 1.矩阵类   Eigen库提供了矩阵\向量的算数运算，如‘+ - * /’，或者特殊运算，如’dot(),cross()’。 一、加法和减法运算   加减运算必须保证两边的矩阵\向量的维度相同，即有相同的rows和cols，元素的类型也必须相同，因为Eigen不会自动提升数据类型。加减运算有如下： √ binary operator + as in a+b （ 二元运算符） √ binary ope
C++矩阵库Eigen的用法
weixin_44977185的博客
08-18 1152
【代码】C++矩阵库Eigen的用法。
[C++]Eigen库常用函数
Rot_Tianers
03-10 6154
Eigen库常用函数引言1.矩阵定义基本矩阵特殊矩阵2.矩阵赋值3.矩阵运算4.访问矩阵 引言 Eigen是一个基于c++模板的线性代数库，以支持在C++中进行矩阵运算。要在C++中使用Eigen，需要在项目路径中包含文件目录，同时在程序开始前要包含所需头文件路径： #include <Eigen> 1.矩阵定义 基本矩阵 向量定义（以double类型为例） Eigen::Vector2d x(1,2) // 2维向量 Eigen::Vector3d x(1,2,3) // 3维向量
Eigen稀疏线性求解
wh15542311366的博客
08-04 1768
在 Eigen 中，当系数矩阵稀疏时，有多种方法可用于求解线性系统。 由于此类矩阵的特殊表示，应特别注意以获得良好的性能。 有关 Eigen 中稀疏矩阵的详细介绍，请参阅稀疏矩阵操作。 此页面列出了 Eigen 中可用的稀疏求解器。 还介绍了所有这些线性求解器共有的主要步骤。 根据矩阵的属性、所需的精度，最终用户能够调整这些步骤以提高其代码的性能。 请注意，不需要深入了解这些步骤背后隐藏的内容：最后一部分介绍了一个基准程序，可以轻松地使用它来深入了解所有可用求解器的性能。 稀疏求解器列表 直接求解 ..
C++——Eigen库的学习(2)
qq_33160678的博客
01-12 2274
三、Matrix类 在Eigen库中，Matrix类是一个基类，所有的矩阵以及向量的都是该类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。 1.Matrix类的定义 Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime, int Options = 0, int MaxRowsAtCompileTime = RowsAtCompileTime,
基于Eigen求解线性方程组Ax=b的性能分析
09-05 1670
​在上一篇博客中，我们介绍了三维人脸参数化方法。在该算法中，涉及到求解线性方程AX=b的问题。这里的A为针对网格的拉普拉斯权重矩阵，规模是比较大的，尺度为N*N，N为网格点数。对于人脸数据，动则10000以上的点数，为线性方程求解带来挑战。Eigen提供了一系列的求解线性方程的解法，本博客就基于人脸参数化方法，对比下这些解法的性能特点，以帮助需要深入了解求解大规模线性方程的同学，选择合适的计算工具。
深入浅出（十四）数学库 Eigen和GLM
qq_43572400的博客
02-01 3710
Eigen 和 GLM 都是常用的 C++ 数学库，但它们的设计目标、性能优化方向和典型应用场景完全不同。
C++中Eigen库使用笔记
qq_40522672的博客
03-30 9882
1.VectorXd为列向量。MatrixXd.row()返回结果为行方向的矩阵。VectorXd只有列向量，无论转置赋值还是MatrixXd.row()赋值给VectroXd，VectorXd均为列向量；行方向只有矩阵类型没有向量类型： VectorXd e（4）; // 使用e.resize(1, 4)结果相同 e << 5, 6, 7, 8; e = e.adjoint(); cout << e; // 输出 // 5 // 6 // 7 // 8 MatrixXd .
点云法线和曲率计算
taifyang的博客
04-12 6339
点云法线估计原理参考： [PCL]2 点云法向量计算NormalEstimation 点云法向量估计原理及应用PCL 点云曲率计算原理参考： 二次曲面拟合求点云的曲率 （曲率系列3：）PCL：PCL库中的两种曲率表示方法pcl::NormalEstimation和PrincipalCurvaturesEstimation 代码实现： std::vector<double> FitPlaneByLeastSquares(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::P
「 C++ 库 」“Eigen库”基础使用手册
Robot_Starscream的博客
10-07 1万+
前言 Eigen就是一个线性代数的C++库。它对矩阵（MatrixMatrix）和向量（VectorVector）等相关线性代数的运算操作进行了比较系统的实现。 一、矩阵 1.定义 矩阵模板函数共包含六个参数 template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxC...
Eigen：高效的C++线性代数与矩阵计算库
Eigen是一个基于C++语言开发的高层次、高性能线性代数计算库，专为...对于从事数值分析、算法研发、系统建模等相关工作的工程师和研究人员而言，掌握Eigen的使用方法与原理，是提升开发效率与程序性能的关键技能之一。
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