Eigen库的简单使用

Eigen是一个C++开源线性代数库。提供有关矩阵的的线性代数运算,解方程等功能。
官方的文档在此,本文是简单的使用,以SLAM十四讲代码阅读,快速入门。
http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Transform.html

一、Ubantu安装eigen

$ sudo apt-get install libeigen3-dev

二、eigen的主要模块 Header Contents

Module contents
#include <Eigen/Core> Matrix and Array classes, basic linear algebra (including triangular and selfadjoint products), array manipulation
#include <Eigen/Geometry> Transform, Translation, Scaling, Rotation2D and 3D rotations (Quaternion, AngleAxis)
#include <Eigen/LU> Inverse, determinant, LU decompositions with solver (FullPivLU, PartialPivLU)
#include <Eigen/Cholesky> LLT and LDLT Cholesky factorization with solver
#include <Eigen/Householder> Householder transformations; this module is used by several linear algebra modules
#include <Eigen/SVD> SVD decompositions with least-squares solver (JacobiSVD, BDCSVD)
#include <Eigen/QR> QR decomposition with solver (HouseholderQR, ColPivHouseholderQR, FullPivHouseholderQR)
#include <Eigen/Eigenvalues> Eigenvalue, eigenvector decompositions (EigenSolver, SelfAdjointEigenSolver, ComplexEigenSolver)
### 如何让Eigen自动使用OpenMP进行并行计算 为了使Eigen能够自动使用OpenMP进行并行计算,需要确保以下几个关键点被正确配置和实现。以下是详细的说明: #### 1. 配置编译环境以支持OpenMP 在编译项目时,必须启用对OpenMP的支持。这通常通过在编译器选项中添加`-fopenmp`标志来完成。例如,使用g++编译时可以这样设置: ```bash g++ -fopenmp your_program.cpp -o your_program ``` 此外,如果使用CMake构建系统,则可以在CMakeLists.txt文件中添加以下内容以启用OpenMP支持: ```cmake find_package(OpenMP REQUIRED) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} ${OpenMP_CXX_FLAGS}") ``` #### 2. 设置线程数控制 Eigen提供了多种方法来控制并行计算使用的线程数。可以通过以下几种方式之一来设置线程数[^2]: - 环境变量:在运行程序之前设置环境变量`OMP_NUM_THREADS`。 ```bash export OMP_NUM_THREADS=4 ``` - 使用OpenMP API函数:在代码中调用`omp_set_num_threads(n)`函数。 ```cpp #include <omp.h> omp_set_num_threads(4); ``` - 使用Eigen的API:调用`Eigen::setNbThreads(n)`函数。 ```cpp Eigen::setNbThreads(4); ``` #### 3. 安装Eigen并确保正确链接 在安装Eigen时,可以选择自定义路径,并通过软连接将其链接到标准目录下[^3]。例如: ```bash cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/envir/eigen-3.4.0 sudo ln -s /usr/envir/eigen-3.4.0/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen ``` 确保在编译项目时正确链接Eigen。 #### 4. 示例代码展示 以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Eigen结合OpenMP进行矩阵运算的并行化处理[^1]: ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <omp.h> int main() { // 设置线程数 omp_set_num_threads(4); // 定义矩阵 Eigen::MatrixXd m1(1000, 1000); Eigen::MatrixXd m2(1000, 1000); m1.setRandom(); m2.setRandom(); // 并行矩阵乘法 Eigen::MatrixXd result = m1 * m2; std::cout << "Result matrix size: " << result.rows() << "x" << result.cols() << std::endl; return 0; } ``` 在此示例中,矩阵乘法操作会自动利用OpenMP进行多线程并行计算[^4]。 --- ###
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