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如何設置使用的本徵DesnseFunctor輸入和值大小在本徵的Levenberg馬夸特

問題：我並不總是知道我要上使用的Levenberg夸特的行列式或功能載體的確切大小。因此，我需要在編譯時設置它們的尺寸。預計：我宣佈MyFunctorDense的一個實例後。我可以將「InputsAtCompileTime」設置爲我的輸入大小，並將「ValuesAtCompileTime」設置爲我的值大小。然後，我的雅可比，aFjac，應該有尺寸tValues X tInputs，和我的功能載體

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如何返回一個動態特徵矩陣

我只是偶然發現了一個動態特徵矩陣的問題。我必須從C數組創建這個數組。 Eigen提供Eigen :: Map與原始緩衝區接口。我想從下面的函數返回一個特徵矩陣： Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 1, Eigen::Dynamic> returnArray() { double array[4] = {0, 1, 2, 3}; Eigen::Ma

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在特徵::矩陣中轉換一個dolfin ::矩陣

我在C++中編碼，我使用的是FEniCS fenics/2016.1.0。我的代碼的一部分是 Matrix A; Vector f; std::vector<std::shared_ptr<const DirichletBC>> dirichlet_matrici({dirichlet}); assemble_system(A,f,a,L,dirichlet_matrici); solve

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將Eigen :: VectorXd轉換爲Eigen :: MatrixXd的C++ lambda函數

我需要一個lambda函數來將Eigen::VectorXd轉換爲Eigen::MatrixXd，不幸的是，當我嘗試傳遞const引用時，它不起作用。爲什麼我不能這樣做？任何解決方法？ #include <Eigen/Dense> #include <iostream> typedef Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, 1 > Vec; t

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如何從多維緩衝區初始化一個NumPy數組？

爲numpy.frombuffer函數的文檔具體說，所產生的陣列將是一維：解釋一個緩衝區作爲1維陣列。我不確定此報價的後果。文檔只是告訴我，生成的數組將是一維的，但從不說輸入緩衝區必須描述一維對象。我在C++中有一個（2D）Eigen matrix。我想創建一個Python buffer，它描述矩陣的內容。然後，我想用這個緩衝區來初始化我的NumPy數組，並將它提供給我的Python腳本。目

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特徵等價於matlab的expm（）

我正在尋找C++中相當於Matlab的expm（）函數的Eigen。有誰知道如何找到它？請參閱expm（）函數的Matlab文檔。 https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/expm.html

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性能：Matlab的VS C++矩陣向量乘法

序言前段時間我問一個關於VS的Python（Performance: Matlab vs Python）Matlab的性能問題。我很驚訝Matlab比Python更快，特別是在meshgrid。在討論這個問題時，有人指出我應該在Python中使用包裝來調用我的C++代碼，因爲我也可以使用C++代碼。我在C++，Matlab和Python中擁有相同的代碼。雖然這樣做，我再次驚訝地發現matlab

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C++庫的本徵：投給固定大小的矩陣

以下問題： template<int nDim> void foo (){ Eigen::Matrix<double, nDim, nDim> bar; if (nDim == 3){ bar = generate_a_special_3x3_Matrix();} else if (nDim == 2){ bar = generate_a

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與Eigen庫兼容的多面體（Polyhedron）庫

是否存在與兼容的任何Polyhedron（多面體）庫C++ Eigen Library？我實際上是在C++ 中尋找一個多面體庫，就像Python的SAGE中的一樣。但是，如果它可以與特徵庫一起使用，它確實爲我提供了很好的幫助。舉例來說，我想在C++ & Polylib通過MatrixXf a到的多面體（多面體）庫，類似的事情的東西的功能，等等。

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矩陣= Matrix.rowwise（）反向（）本徵橫行反轉的矩陣再次分配給變量使得每一行對稱

簡單的問題，但不能圖爲什麼：輸入 Eigen::MatrixXd Ha(2, 3); Ha << 1, 2, 3, 4, 5, 6; std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha << std::endl; Ha.rowwise().reverse(); std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha.rowwise().r