c++使用eigen库，矩阵维度错误

最新推荐文章于 2025-07-05 09:08:49 发布
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本文探讨了在使用Eigen库进行高斯牛顿迭代优化时遇到的StaticAssert错误。详细解析了当雅克比矩阵维度不匹配时，如何正确调整以避免编译错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/StaticAssert.h:32: error: static assertion failed: YOU_MIXED_MATRICES_OF_DIFFERENT_SIZES
     #define EIGEN_STATIC_ASSERT(X,MSG) static_assert(X,#MSG);

在用高斯牛顿做迭代优化时，H=J^TJ,

当f(x)是一维时，J通常用vector2d,vector3d,vector6d表示，此时J的唯独是（2,1）（3，1），（6，1）即此时J是雅克比矩阵的转置，此时仍用H=J^TJ，会出现上述错误，应改成H=JJ^T

Sophus线性代数库学习大全
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Eigen是C++中常用的多功能数学库，支持，固定大小矩阵/任意大小的密集矩阵/稀疏矩阵都能支持。同时支持各种数值类型，包括复数整数等，可扩展到自定义的数值类型。支持常用矩阵运算，包括各种矩阵分解。Eigen库还有一些非官方模块生态系统，比如非线性优化、矩阵函数、多项式求解器、FFT（用起来也挺友好，Eigen库没有源文件，只有头文件，只需要在编译的时候-I对应头文件目录就行了。
c++ Eigen.Matrix运算时数据类型不一致错误
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记录下错误信息，方便以后排查 特征： /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/products/CoeffBasedProduct.h:43:112: error: no type named ‘ReturnType’ in ‘struct Eigen::internal::scalar_product_traits’ /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/DenseBase.h:51:96: error: using-declarat.
C++ Eigen向量乘法错误报错类型
Dine647的博客
06-26 1272
记录一下报错信息，以便以后排查： Eigen中向量或矩阵的乘法发生错误会报如下错误，其特征为： /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/Assign.h:492:3: error: ‘YOU_MIXED_MATRICES_OF_DIFFERENT_SIZES’ is not a member of ‘Eigen::internal::static_assertion’ ...
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C++学习笔记——Eigen模块（用于矩阵运算）1. 运行环境2. 基本矩阵操作3. 矩阵的特殊计算4. 求解矩阵方程 Eigen模块（用于矩阵运算） 个人理解应该类似python的numpy模块，提供了大量用于矩阵运算的库函数。 参考书籍：《视觉SLAM十四讲-从理论到实践》——高翔 1. 运行环境 运行时需要在CMakeLists.txt中加入： include_directories("/usr/include/eigen3") 然后在cpp中加入代码： #include <Eigen/Cor
【SLAM】Sophus库的超详细解析
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算法攻城狮
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/usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/StaticAssert.h:32: error: static assertion failed: YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__YOU_NEED_TO_USE_THE_CAST_METHOD_OF_MATRIXBASE_TO_CAST_NUMERIC_TYPES_EXPLIC...
C++中Eigen库的矩阵和vector数组转换转换
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### C++ 中使用 Eigen 库进行矩阵和向量之间转换 在 C++ 的 Eigen 库中，可以方便地完成矩阵到向量以及向量到矩阵的转换。下面展示了一个简单的例子说明这一过程。 #### 创建 Matrix 和 Vector 对象并初始化 首先定义一个 `Matrix` 类型的对象用于表示矩阵，并创建一个 `Vector` 类型对象代表列向量： ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main(){ // 定义一个 3x3 的浮点数矩阵 A 并赋初值 MatrixXf A(3, 3); A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; cout << "Original matrix:" << endl << A << endl; } ``` #### 将矩阵转换成一维向量 为了把上述矩阵转化为单个的一维数组形式（即向量化），可以通过调用 `.reshaped()` 方法来改变形状；也可以通过遍历的方式手动构建一个新的向量实例： ```cpp // 使用 reshaped 函数将矩阵转置后拉平为向量 VectorXd vecA = A.transpose().reshaped(); cout << "Converted vector from matrix via transpose & reshape:" << endl << vecA << endl; ``` 另一种方法是利用循环迭代器逐元素读取数据填充至新建立的目标容器内： ```cpp // 手动方式：按行优先顺序提取所有元素形成新的向量 VectorXd manualVec(A.size()); for(int i=0;i<A.rows();++i){ for(int j=0;j<A.cols();++j){ manualVec(i*A.cols()+j)=A(i,j); } } cout << "Manually converted vector by iterating elements:" << endl << manualVec << endl; ``` 以上两种途径均能有效地实现从二维结构映射到线性序列的操作[^1]。 #### 向量重新构造成指定大小的矩阵 当拥有一串连续排列的数据时，则可通过设定特定维度参数将其重组回多维表格式。这里给出一段示范代码片段： ```cpp // 给定长度为 n*m 的向量 b ，现在要恢复成 m*n 大小的新矩阵 B VectorXd b(n*m); MatrixXd B(m,n); B<<b.head(n), // 前 n 行作为首部分块 b.segment(n,m-n)// 接下来剩余的部分构成次分块 ; cout << "Reconstructed matrix from given vector:" << endl << B << endl; ``` 需要注意的是，在实际应用过程中应当确保输入源具备足够的规模以满足目标布局的要求，否则可能会引发越界访问错误等问题。
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