【Eigen教程】矩阵操作(三)

  • 3.1 矩阵运算

    • 向下取整

    • 向上取整

    • 四舍五入

    • 正弦

    • 余弦

    • 正切

    • 反正弦

    • 反余弦

    • 反正切

    • 双曲正弦

    • 双曲余弦

    • 双曲正切

    • 有限值检查

    • 无穷大检查

    • NaN检查

    • 最小值

    • 最大值

    • 自然对数

    • 常用对数

    • 指数

    • 平方根

    • 平方

    • 立方

    • 幂运算

    • 乘法

    • 绝对值

    • 转置

    • 共轭

    • 矩阵乘法

    • 点积

    • 叉积

    • 标量乘法

    • 标量除法

    • 加法

    • 减法

    • 3.1.1 矩阵的加减运算

    • 3.1.2 标量乘除法

    • 3.1.3 乘法、点积和叉积

    • 3.1.4 转置和共轭

    • 3.1.5 系数运算

    • 3.1.6 幂和根

    • 3.1.7 对数和指数

    • 3.1.8 两个矩阵的最小值和最大值

    • 3.1.9 矩阵相似性检查

    • 3.1.10 三角函数

    • 3.1.11 取整操作

    • 3.1.12 元素掩码

  • 3.2 矩阵约简

    • 计数大于1的元素

    • 检查所有元素是否为正

    • 检查任意元素是否为正

    • 矩阵的2范数

    • 矩阵的无穷范数

    • 乘积

    • 整个矩阵的平均值

    • 逐行/逐列的平均值

    • 所有元素的和

    • 矩阵中的最小/最大元素

    • 逐行/逐列的最小/最大元素

    • 3.2.1 最小/最大元素

    • 3.2.2 矩阵元素和

    • 3.2.3 矩阵的平均值

    • 3.2.4 矩阵的迹

    • 3.2.5 所有元素的乘积

    • 3.2.6 矩阵的范数

    • 3.2.7 矩阵元素检查

    • 3.2.8 矩阵元素计数

  • 3.3 矩阵的条件数和数值稳定性

    • 高斯消去法(行约简)

    • 行梯形形式

    • 列梯形形式

    • 全秩矩阵

    • 秩亏矩阵

    • 3.3.1 矩阵的秩

    • 3.3.2 解矩阵的方法

  • 3.4 广播机制

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3.1 矩阵运算

3.1.1 矩阵的加减运算

加法
Eigen::MatrixXf matrix1, matrix2;
// 矩阵 matrix1 和 matrix2 的加法
Eigen::MatrixXf result = matrix1 + matrix2; 
// 结果矩阵 result 是 matrix1 和 matrix2 对应元素相加的结果
减法
Eigen::MatrixXf matrix1, matrix2;
// 矩阵 matrix1 和 matrix2 的减法
Eigen::MatrixXf result = matrix1 - matrix2; 
// 结果矩阵 result 是 matrix1 和 matrix2 对应元素相减的结果

3.1.2

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