eigen计算矩阵Ax=b

最新推荐文章于 2024-01-30 21:24:07 发布

MinJinFan

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分类专栏：算法学习

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本文介绍如何利用Eigen库进行矩阵运算，包括计算矩阵的行列式、求逆和解线性方程组Ax=b。通过QR分解提高求解效率，并对比直接求逆的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//计算Ax=b;
    Eigen::Matrix3d A;
    A<<1,1,1,
       2,2,2,
       3,3,3;
    Eigen::Matrix<double, 3, 1> b;
    b<<1,2,3;
    cout<<"行列式为："<<A.determinant()<<endl;    //看一下行列式的值是否为０，确保可逆
    
    cout<<"x="<<A.inverse()*b<<endl;             //直接求逆来解，速度会慢
    cout<<"x="<<A.colPivHouseholderQr().solve(b)<<endl;  //ＱＲ分解，速度快，注意调用格式