Eigen库学习教程(全)

最新推荐文章于 2025-11-02 13:29:44 发布

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本文介绍了Eigen库，一个C++的高性能线性代数库，涉及安装方法（apt-get与CMake），使用示例（矩阵和向量操作），以及头文件作用。教程包括HelloEigen示例和矩阵/向量计算。

Eigen

1.Eigen数学库介绍
2.Eigen安装及使用
3.Eigen官方教程
4.Eigen使用基础
- 4.1 Eigen入门-hello Eigen
- 4.2 Matrices and vectors

1.Eigen数学库介绍

说明：本教程主要是对eigen官网文档做了一个简要的翻译，参考了eigen官网以及一些博主的技术贴，在此表示感谢。
Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。

2.Eigen安装及使用

2.1 安装

eigen3在linux下的安装可以直接用命令安装：

sudo apt-get install libeigen3-dev

也可以参考下面链接：
ubuntu16.04下eigen安装

2.2 CMakeLists.txt编写

eigen库采用模板编程技术，仅由一些头文件组成，运行速度快。用cmake管理项目的时候，只需要在CMakeLists.txt里面头文件的路径即可：

find_package(Eigen3 REQUIRED)
include_directories(${EIGEN3_INCLUDE_DIR})

2.3 版本查看

终端输入命令：

tac /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h    # tac表示从文本的后面往前输出，

在这里插入图片描述
可以看到我安装的版本是3.2.92.

2.4 Eigen每个头文件的作用

Eigen API接口介绍

在这里插入图片描述

3.Eigen官方教程

eigen官网链接 eigen.tuxfamily.org
文档 https://eigen.tuxfamily.org/dox/

4.Eigen使用基础

4.1 Eigen入门-hello Eigen

先来一个最简单的eigen程序体验下：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>    // Eigen头文件，<Eigen/Dense>包含Eigen库里面所有的函数和类
 
int main()
{
  Eigen::MatrixXd m(2,2);   // MatrixXd 表示的是动态数组，初始化的时候指定数组的行数和列数
  m(0,0) = 3;               //m(i,j) 表示第i行第j列的值，这里对数组进行初始化
  m(1,0) = 2.5;
  m(0,1) = -1;
  m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);
  std::cout << m << std::endl;     // eigen重载了<<运算符，可以直接输出eigen矩阵的值
}

输出

  3  -1
2.5 1.5

4.2 Matrices and vectors

//
// Created by fuhong on 20-7-12.
//

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;
using namespace std;

int main() {
    MatrixXd m = MatrixXd::Random(3, 3);            //初始化动态矩阵m,使用Random函数,初始化的值在[-1,1]区间内,矩阵大小3X3
    m = (m + MatrixXd::Constant(3, 3, 1.2)) * 50;   // MatrixXd::Constant(3, 3, 1.2)初始化3X3矩阵,矩阵里面的数值为常量,全部为1.2
    // Eigen重载了+ 运算符，两个矩阵有相同的行数和列数即可相加,对应位置上的值相加
    cout << "m =" << endl << m << endl;
    VectorXd v(3);
    v << 1, 2, 3;                                   //逗号初始化，英文：comma-initializer,Eigen未提供c++11 的{}初始化方式
    cout << "m * v =" << endl << m * v << endl;
}

m =
94.0188  89.844 43.5223
49.4383 101.165  86.823
88.3099 29.7551 37.7775
m * v =
404.274
512.237
261.153

。。。。
剩下的看懂了再写，免得误导大家！

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