Eigen3 教程基础篇（二）

jucat

已于 2024-09-19 23:13:25 修改

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分类专栏： C++ 文章标签：机器学习人工智能机器人

于 2024-08-16 23:22:38 首次发布

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参考

Eigen3 主页，Eigen3 官网教程

矩阵的本质，通过多种矩阵的应用去感受矩阵本质

3Blue1Brown 的线性代数，用可视化方法来表现线性代数的特性，强推

如何理解复数和虚数，有动画方便理解复数的意义

Eigen3 教程基础篇（一）

Eigen3 教程基础篇（三）

Eigen3 基础数据类型和操作

矩阵的核心是向量和线性代数，而线性代数的核心是向量加法和标量乘法。

Vector 向量类

向量类是列或行只有 1 的特殊矩阵，Vector 类是列向量，RowVector 类是行向量。

预定义好的向量模板

和矩阵类似，向量也有预定义好的模板：

VectorNt 格式：N 大小的列向量，例如 Vector2f 是 Matrix<float, 2, 1>；

RowVectorNt 格式：N 大小的行向量，例如 RowVector3d 是 Matrix<double, 1, 3>；

维数大小 N ∈ {2，3，4，X}。

数据类型 t ∈ {i，f，d，cf，cd}。分别是 int ，float，double，complex<float>(复数)，complex<double>(复数)。

向量初始化和系数读写

void TestVector()
{
  setlocale(LC_ALL, "zh_CN.UTF-8"); // 支持 ros 打印中文

  Eigen::Vector3i v(3, 6, 9);
  ROS_INFO_STREAM("列向量3i v 构造初始化指定了系数和行数:" << std::endl << v);

  //! 固定向量类不支持 << 赋值，会导致段错误，但是动态向量类支持。
  Eigen::RowVectorXf u(5);
  u << 1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6;
  ROS_INFO_STREAM("动态行向量 u 默认初始化:" << std::endl << u);

  Eigen::VectorXd w(5);
  w.Random(5);
  ROS_INFO_STREAM("列向量 w 随机赋值:" << std::endl << w);
  ROS_INFO_STREAM("列向量[]访问 w[2]:" << std::endl << w[2]);
  w[2] = 12.34;
  ROS_INFO_STREAM("列向量[]修改 w[2]:" << std::endl << w[2]);

}