Eigen基础

最新推荐文章于 2025-06-03 18:23:42 发布
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分类专栏： Eigen 文章标签： 矩阵 线性代数
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Eigen基础函数
自动驾驶行业学习、交流
05-11 1585
参考 Eigen中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换 注意 Eigen中 四元数最后一个数为实部 注意输出欧拉角的次序 2,1,0代表绕x-y-z轴旋转的角度 代码 #include<iostream> #include<eigen3/Eigen/Core> #include<eigen3/Eigen/Dense> #include <eigen3/Eigen/Geometry> #include <cmath> using n
Eigen基础教程
DaqianC的博客
04-28 3802
Matrix Class 定义矩阵：使用Matrix<typename scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime>来定义矩阵。实际使用时，如果矩阵是4x4或更小的，则可以直接使用特定的方阵，如Matrix4f (typedef Matrix<float,4,4> Matrix4f)，否则使用MatrixXd。...
eigen基础操作
weixin_45561357的博客
02-24 3459
eigen基础操作
Eigen基础操作
one_cup_of_pepsi的博客
11-05 2470
在Eigen中，所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象。向量只是矩阵的一种特殊情况，具有 1 行或 1 列。 1、矩阵声明 //double类型2x3固定矩阵，编译时行列数已知 Eigen::Matrix<double, 2, 3> A; //double类型3x3矩阵 Eigen::Matrix3d A; //double类型3维向量 Eigen::Vector3d vec; //动态大小矩阵，编译时行列数未知 Eigen::Matrix<double, E
Eigen基础（1）
liangfei868的博客
07-22 4929
Eigen基础
Eigen基础小结
qq_29230261的博客
02-19 836
连载：https://blog.youkuaiyun.com/xuezhisdc/article/details/54619853 一、Eigen基础 1、使用命名空间：using namespace Eigen; 2、Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. 需要使用： B.resize(2,...
Eigen库基础
m0_49844997的博客
04-21 312
【代码】Eigen库基础。
SLAM学习之Eigen基础矩阵表示
qq_40574123的博客
11-19 1050
#include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> • 旋转矩阵（3 × 3）： Eigen::Matrix3d。 • 旋转向量（3 × 1）： Eigen::AngleAxisd。 • 欧拉角（3 × 1）： Eigen::Vector3d。 • 四元数（4 × 1）： Eigen::Quaterniond。 • 欧氏变换矩阵（4 × 4）： Eigen::Isometry3d。 • 仿射变换（4 × 4）： Eigen::Affine3d。
1.Eigen基础语法-1
changdie5923的博客
12-23 704
Eigen学习笔记-1 欢迎使用Markdown编辑器 初次使用Eigen库，以下是关于其基本语法、支持的数据类型、矩阵释放、与数组的转换等方面的心得。官方帮助文档很全面，建议参考：http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 1.矩阵实例化 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int
Eigen库学习 Eigen基础及几何模块
wb790238030的博客
03-04 1403
一、Eigen基础 #include &lt;iostream&gt; #include &lt;ctime&gt; using namespace std; #include &lt;Eigen/Core&gt; #include &lt;Eigen/Dense&gt; //稠密矩阵的代数运算（逆、特征值等） #define MATRIX_SIZE 50 int main(int ...
在C++中实现矩阵运算（Eigen基础使用）
热门推荐
thlz
12-01 2万+
在C++中实现矩阵运算（Eigen基础使用） 很多使用过matlab的人肯定对于其中方便的矩阵运算有很深的印象，那么如何在C++上同样实现像matlab一样的便捷计算呢？最近新学到了一个名为Eigen的库，这里记录一下希望加深一下印象也希望可以帮助到他人。 什么是Eigen 其实说白了Eigen就是一个库，在里面为矩阵以及向量进行了定义，并且定义了很多矩阵运算，让你像使用matlab一样在C++中实现矩阵运算（或者说就是很直白的运算），我在这里介绍的也只是其中矩阵的部分，其他部分功能如图所示： Eigen
【笔记】MLA矩阵吸收分析
m0_55846238的博客
05-30 480
MLA矩阵吸收分析。
力扣刷题Day 69：搜索二维矩阵（74）
qq_52643100的博客
06-03 189
首先判断target是否有可能在矩阵的某一行里，没可能直接返回False，有可能就在这一行里二分查找。
从仿射矩阵得到旋转量平移量缩放量
fuyouzhiyi的博客
06-03 751
仿射变换是一种线性变换，可以包括平移、旋转、缩放和剪切等操作。其一般公式可以表示为：具体来说，对于二维空间中的点 ((x, y))，仿射变换可以表示为：齐次坐标下：仿射变换是一种在二维或三维空间中保持点之间相对位置的几何变换。它包括平移、旋转、缩放和剪切等基本变换。仿射变换可以用矩阵表示，并且可以通过矩阵乘法进行组合。在计算机图形学和图像处理中，仿射变换是常用的技术。
Fisher准则例题——给定类内散度矩阵和类样本均值
u013600306的博客
06-02 1174
利用 Fisher 准则求其决策面方程（假定分类阈值点为均值），并求新样本。设有两类样本，两类样本的类内散度矩阵分别为。
74. 搜索二维矩阵 （力扣）
最新发布
woyvxuetongzai52的博客
06-03 246
摘要：该问题要求在一个特殊有序的m×n矩阵中查找目标值target。矩阵满足：每行元素从左到右非严格递增，且每行首元素大于前一行末元素。解法首先确定target可能所在的行，然后在该行进行二分查找。代码实现中先处理单元素矩阵的特殊情况，然后遍历行定位目标行，最后对目标行执行二分查找。时间复杂度为O(m + logn)，空间复杂度O(1)。示例1查找3返回true，示例2查找13返回false。
LeetCode Hot100(矩阵）
asom12的博客
05-29 579
也就是围着图一直顺时针的绕行，我们开一个标记当前节点是否走过的数组，就会发现每一次我们会先往左走，然后下，然后右，然后上，模拟即可，但是需要注意一点，就是在判断是不是向左边走的时候，应该先判断可不可以向上面走。我们不难发现，n*m的时间复杂度是完全ok的，但是为了降低时间复杂度，我们可以根据当前矩阵的性质，枚举列，找到当前列第一个》=的，如果等于直接返回，然后由于每一列每一行都是递增的，一点点向上枚举即可。
IPD的基础理论与框架——（四）矩阵型组织：打破部门壁垒，构建高效协同的底层
corgi2020的博客
05-29 1114
同时，它也有助于促进不同部门之间的沟通与协作，打破“部门墙”，实现信息的共享和协同工作，助力企业应对复杂多变的市场环境，更好地满足客户需求。以人力资源为例，在传统的组织结构中，员工往往被固定在某个职能部门，即使在业务淡季，人员闲置，也难以被调配到其他有需求的部门或项目中，造成人力资源的浪费。他们要对整个项目的成功负责，与公司管理层进行沟通，获取项目所需资源，制定和管理跨功能部门的产品包计划，监控项目进度，跟踪风险和问题，并及时采取措施解决，确保项目按计划完成，实现产品在财务和市场上的成功。
直接使用的Eigen测试工程实现基础功能
"方便eigen相关的基础的功能实测"这句话意味着，测试工程将重点放在了Eigen库基础功能的检验上，旨在为用户提供一个简单明了的环境来检验库的基本特性是否如预期工作。这可能包括但不限于对矩阵运算的精度测试、性能...
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