编译boost时 cmake的debug:math命令无法解析“*”号

本文介绍了在CMake中遇到的关于boost库context模块的错误,涉及到math函数解析问题。提供了一个解决方法,通过检查CMAKE_SIZEOF_VOID_P并使用IF-ELSE语句绕过错误。

bug描述:

CMake Error boost\libs\context\CMakeLists.txt:31 (math):
   math cannot parse the expression: " * 8": syntax error, unexpected
  exp_TIMES (2).

解决办法,绕过去:

if("${CMAKE_SIZEOF_VOID_P}"  STREQUAL  "0")
        math(EXPR _bits "0 * 8")
endif()
bool RS_Math::linearSolver(const std::vector<std::vector<double> >& mt, std::vector<double>& sn){ //verify the matrix size size_t mSize(mt.size()); //rows size_t aSize(mSize+1); //columns of augmented matrix if(std::any_of(mt.begin(), mt.end(), [&aSize](const std::vector<double>& v)->bool{ return v.size() != aSize; })) return false; sn.resize(mSize);//to hold the solution #if false boost::numeric::ublas::matrix<double> bm (mSize, mSize); boost::numeric::ublas::vector<double> bs(mSize); for(int i=0;i<mSize;i++) { for(int j=0;j<mSize;j++) { bm(i,j)=mt[i][j]; } bs(i)=mt[i][mSize]; } //solve the linear equation set by LU decomposition in boost ublas if ( boost::numeric::ublas::lu_factorize<boost::numeric::ublas::matrix<double> >(bm) ) { std::cout<<__FILE__<<" : "<<__func__<<" : line "<<__LINE__<<std::endl; std::cout<<" linear solver failed"<<std::endl; // RS_DEBUG->print(RS_Debug::D_WARNING, "linear solver failed"); return false; } boost::numeric::ublas:: triangular_matrix<double, boost::numeric::ublas::unit_lower> lm = boost::numeric::ublas::triangular_adaptor< boost::numeric::ublas::matrix<double>, boost::numeric::ublas::unit_lower>(bm); boost::numeric::ublas:: triangular_matrix<double, boost::numeric::ublas::upper> um = boost::numeric::ublas::triangular_adaptor< boost::numeric::ublas::matrix<double>, boost::numeric::ublas::upper>(bm); ; boost::numeric::ublas::inplace_solve(lm,bs, boost::numeric::ublas::lower_tag()); boost::numeric::ublas::inplace_solve(um,bs, boost::numeric::ublas::upper_tag()); for(int i=0;i<mSize;i++){ sn[i]=bs(i); } // std::cout<<"dn="<<dn<<std::endl; // data.center.set(-0.5*dn(1)/dn(0),-0.5*dn(3)/dn(2)); // center // double d(1.+0.25*(dn(1)*dn(1)/dn(0)+dn(3)*dn(3)/dn(2))); // if(fabs(dn(0))<RS_TOLERANCE2 // ||fabs(dn(2))<RS_TOLERANCE2 // ||d/dn(0)<RS_TOLERANCE2 // ||d/dn(2)<RS_TOLERANCE2 // ) { // //ellipse not defined // return false; // } // d=sqrt(d/dn(0)); // data.majorP.set(d,0.); // data.ratio=sqrt(dn(0)/dn(2)); #else // solve the linear equation by Gauss-Jordan elimination std::vector<std::vector<double> > mt0(mt); //copy the matrix; for(size_t i=0;i<mSize;++i){ size_t imax(i); double cmax(fabs(mt0[i][i])); for(size_t j=i+1;j<mSize;++j) { if(fabs(mt0[j][i]) > cmax ) { imax=j; cmax=fabs(mt0[j][i]); } } if(cmax<RS_TOLERANCE2) return false; //singular matrix if(imax != i) {//move the line with largest absolute value at column i to row i, to avoid division by zero std::swap(mt0[i],mt0[imax]); } for(size_t k=i+1;k<=mSize;++k) { //normalize the i-th row mt0[i][k] /= mt0[i][i]; } mt0[i][i]=1.; for(size_t j=0;j<mSize;++j) {//Gauss-Jordan if(j != i ) { double& a = mt0[j][i]; for(size_t k=i+1;k<=mSize;++k) { mt0[j][k] -= mt0[i][k]*a; } a=0.; } } //output gauss-jordan results for debugging // std::cout<<"========"<<i<<"==========\n"; // for(auto v0: mt0){ // for(auto v1:v0) // std::cout<<v1<<'\t'; // std::cout<<std::endl; // } } for(size_t i=0;i<mSize;++i) { sn[i]=mt0[i][mSize]; } #endif return true; }
08-19
<think>根据用户提供的错误信息,文件路径为`D:\Demo\QT\t1\First\rs_math.cpp`,行804,错误代码`C1017`,表明该行有一个无效的整数常量表达式。这通常发生在预处理器指令(如`#if`)中,表达式不是有效的整数常量表达式。 结合用户后续的意图说明,用户实际上是在调试一个用于求解线性方程组的C++函数,该函数使用了Boost.uBLAS的LU分解和Gauss-Jordan消元法。因此,我们需要检查该文件中第804行附近的预处理器条件编译指令。 ### 可能的原因及解决方案 #### 1. **预处理器指令中使用了变量而不是宏常量** 在`#if`、`#elif`等指令中,表达式必须是整数常量表达式,不能包含变量(即使该变量是`const`修饰的)。例如: ```cpp const int METHOD = 1; #if METHOD == 1 // 错误!METHOD是变量,不是宏 #endif ``` **修复方法**:使用宏定义(`#define`)来代替常量变量。 ```cpp #define METHOD 1 #if METHOD == 1 // 正确 #endif ``` #### 2. **表达式包含非整型元素** 预处理器要求表达式是整数类型。如果表达式包含了浮点数、枚举值(未转换为整数)等,则会导致错误。 #### 3. **表达式使用了C++运算符或函数** 预处理器表达式不能使用`sizeof`、类型转换、函数调用等。例如: ```cpp #if sizeof(int) > 2 // 错误 #endif ``` #### 4. **未定义的宏被当作0使用** 如果表达式中使用了未定义的宏,预处理器会将其视为0。但有这可能导致表达式不符合预期。 ### 调试步骤 1. **定位错误行**:打开文件`rs_math.cpp`,找到第804行。 2. **检查预处理器指令**:查看该行附近的`#if`、`#elif`等指令,分析其表达式。 3. **确保表达式是整数常量**:确保表达式只包含整数常量、宏(已定义)和允许的运算符。 ### 示例修复 假设在`rs_math.cpp`的第804行附近有类似以下代码: ```cpp const int SOLVE_METHOD = 1; // 用户可能用const变量 // 第804行 #if SOLVE_METHOD == 1 // 这里会报错C1017 // 使用LU分解 #else // 使用Gauss-Jordan #endif ``` 应改为: ```cpp #define SOLVE_METHOD 1 // 使用宏定义 #if SOLVE_METHOD == 1 // 使用LU分解 #else // 使用Gauss-Jordan #endif ``` ### 完整代码建议 如果用户正在实现一个线性求解器,并允许选择LU分解或Gauss-Jordan消元法,建议使用宏或编译选项来控制方法的选择。例如: ```cpp // 在头文件或编译选项中定义SOLVE_METHOD,例如: // #define SOLVE_METHOD_LU 1 // #define SOLVE_METHOD_GAUSS_JORDAN 2 // 如果没有定义,则设置默认方法 #ifndef SOLVE_METHOD #define SOLVE_METHOD SOLVE_METHOD_LU // 默认使用LU分解 #endif // 然后在使用的地方 #if SOLVE_METHOD == SOLVE_METHOD_LU // 调用Boost.uBLAS的LU分解 #elif SOLVE_METHOD == SOLVE_METHOD_GAUSS_JORDAN // 调用Gauss-Jordan消元法 #else #error "Unknown solve method" #endif ``` ### 其他注意事项 - 如果表达式确实需要复杂的计算(如依赖于平台特性),考虑将这些条件判断移到代码逻辑中(使用`if`语句),而不是预处理器中。 - 确保所有使用的宏都已正确定义,并且是整数类型。 ### 相关问题 1. 在C++中,如何安全地使用预处理器进行条件编译? 2. Boost.uBLAS库中LU分解的基本用法是什么? 3. 如何用C++实现Gauss-Jordan消元法求解线性方程组? 4. 宏定义和常量表达式在编译过程中的处理有何不同? 5. 如何避免预处理器条件编译导致的代码难以维护? 希望这些建议能帮助用户解决编译错误,并顺利实现线性求解器。</think>## 解决 C++ 线性方程组求解器中的 C1017 错误 在您的 `rs_math.cpp` 文件中,第 804 行出现的 `C1017: invalid integer constant expression` 错误通常与预处理器条件编译相关。结合您使用的两种求解方法(Boost.uBLAS LU 分解和 Gauss-Jordan 消元法),以下是问题分析和解决方案: ### 错误原因分析 1. **预处理器中的非常量表达式**:在 `#if` 或 `#elif` 指令中使用了变量或函数调用 2. **方法选择逻辑问题**:在条件编译中使用了非整数常量来选择求解方法 3. **Boost 版本兼容性检查**:可能包含不正确的版本检测逻辑 ### 解决方案 #### 1. 修复条件编译表达式 ```cpp // 错误示例:使用变量 const int method = USE_LU; // 804行附近 #if method == USE_LU // 导致C1017错误 // 正确做法:使用宏定义 #define SOLVE_METHOD USE_LU // 在文件顶部定义 #if SOLVE_METHOD == USE_LU // LU分解代码 #elif SOLVE_METHOD == USE_GAUSS_JORDAN // Gauss-Jordan代码 #endif ``` #### 2. 使用编译期常量表达式(C++11) ```cpp constexpr int solveMethod = USE_LU; // 编译期常量 if constexpr (solveMethod == USE_LU) { // Boost.uBLAS LU分解实现 namespace ublas = boost::numeric::ublas; ublas::matrix<double> A(/* ... */); ublas::vector<double> b(/* ... */); ublas::permutation_matrix<> pm(A.size1()); lu_factorize(A, pm); lu_substitute(A, pm, b); } else if constexpr (solveMethod == USE_GAUSS_JORDAN) { // Gauss-Jordan消元法实现 gauss_jordan_elimination(A, b); } ``` #### 3. 完整的线性求解器实现示例 ```cpp #include <boost/numeric/ublas/lu.hpp> #include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp> enum SolveMethod { USE_LU, USE_GAUSS_JORDAN }; #define SOLVE_METHOD USE_LU // 或 USE_GAUSS_JORDAN bool linearSolver(const boost::numeric::ublas::matrix<double>& A, const boost::numeric::ublas::vector<double>& b, boost::numeric::ublas::vector<double>& x) { #if SOLVE_METHOD == USE_LU // LU分解实现 namespace ublas = boost::numeric::ublas; ublas::matrix<double> A_copy(A); ublas::vector<double> b_copy(b); ublas::permutation_matrix<> pm(A.size1()); if (ublas::lu_factorize(A_copy, pm)) return false; // 奇异矩阵 x = b_copy; ublas::lu_substitute(A_copy, pm, x); return true; #elif SOLVE_METHOD == USE_GAUSS_JORDAN // Gauss-Jordan消元法实现 const size_t n = A.size1(); ublas::matrix<double> Ab(n, n + 1); // 构造增广矩阵 [A|b] for (size_t i = 0; i < n; ++i) { for (size_t j = 0; j < n; ++j) { Ab(i, j) = A(i, j); } Ab(i, n) = b(i); } // 消元过程 for (size_t pivot = 0; pivot < n; ++pivot) { // 部分主元选择 size_t max_row = pivot; for (size_t i = pivot + 1; i < n; ++i) { if (std::abs(Ab(i, pivot)) > std::abs(Ab(max_row, pivot))) { max_row = i; } } if (max_row != pivot) { std::swap_ranges(Ab.begin_row(pivot), Ab.end_row(pivot), Ab.begin_row(max_row)); } // 归一化 double pivot_val = Ab(pivot, pivot); if (std::abs(pivot_val) < 1e-12) return false; // 奇异矩阵 for (size_t j = pivot; j <= n; ++j) { Ab(pivot, j) /= pivot_val; } // 消元 for (size_t i = 0; i < n; ++i) { if (i != pivot) { double factor = Ab(i, pivot); for (size_t j = pivot; j <= n; ++j) { Ab(i, j) -= factor * Ab(pivot, j); } } } } // 提取解 x.resize(n); for (size_t i = 0; i < n; ++i) { x(i) = Ab(i, n); } return true; #endif } ``` ### 算法对比与选择建议 根据引用[4]提供的算法复杂度分析: | 方法 | 计算复杂度 | 数值稳定性 | |------|-----------|-----------| | LU分解 | $O(n^3)$ | 中等 | | Gauss-Jordan | $O(n^3)$ | 中等 | | QR分解 | $O(n^3)$ | 高 | 1. **LU分解**:适合多次求解不同右端项$b$的方程组,分解只需一次 2. **Gauss-Jordan**:适合需要直接得到逆矩阵的情况 3. 对于病态矩阵,建议使用QR分解或奇异值分解(SVD) ### 最佳实践建议 1. **使用编译期配置**:通过CMake选项控制方法选择 ```cmake option(USE_LU_SOLVER "Use LU decomposition" ON) ``` 2. **添加数值稳定性检查**: ```cpp double condition_number = norm_1(A) * norm_1(inv(A)); if (condition_number > 1e10) { // 处理病态矩阵 } ``` 3. **异常处理**: ```cpp try { if (!linearSolver(A, b, x)) { throw std::runtime_error("Matrix is singular"); } } catch (const std::exception& e) { // 处理异常 } ``` ### 性能优化 对于大型方程组,考虑以下优化: ```cpp // 使用BLAS加速 extern "C" void dgesv_(int* n, int* nrhs, double* A, int* lda, int* ipiv, double* B, int* ldb, int* info); // 使用OpenMP并行化 #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < n; ++i) { // 并行化部分计算 } ``` ### 相关问题 1. 如何评估不同线性方程组求解算法的数值稳定性?[^4] 2. 在病态矩阵情况下,哪种线性方程组求解方法最可靠?[^3] 3. Boost.uBLAS与其他线性代数库(Eigen, Armadillo)的性能对比如何?[^1] 4. 如何利用GPU加速大规模线性方程组的求解?[^3] 5. LU分解与Cholesky分解在对称正定矩阵求解中的性能差异?[^4]
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