我的經驗（像其他一些：How do I get specified Eigenvectors from the generalized Schur factorization of a matrix pair using LAPACK?）是從Eigen（我不關心特徵向量）獲得的特徵值幾乎不像從numpy，matlab等獲得的特徵值一樣可靠。當矩陣病態時。 互聯網（https://www.mat
如何將Eigen Matrix作爲Matlab輸出參數傳遞？ 我想這從[EIGEN] How to get in and out data from Eigen matrix: MatrixXd resultEigen; // Eigen matrix with some result (non NULL!)
double *resultC; // NULL pointer
Map<Ma
我對C++相對來說比較新，所以如果標題不夠充分，我很抱歉。我想要做的是使用N價格路徑獲得40個期權價格的估計值。基本上我想要得到N種價格路徑的40種不同的平均估計值。但我必須做錯事，因爲我每次得到相同的平均價格。這裏是我的代碼： // Generate 40 estimates for the option price, using N paths
int m = 40;
Ma
更新：yar的回答完美解釋。 來源： 我試圖理解爲什麼Eigen :: SVD，LDLT和QR爲相同的矩陣提供不同的解決方案？我的代碼非常簡單，我會很感激你的評論。 非常感謝您提前。 結果： ************************
Polynomial fit for power of 4 :
ldlt() solution:
-0.000267566
-0.000208661