eigen

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爲了靈活性，我使用C++庫Eigen將數據加載到動態大小的矩陣（例如Eigen::MatrixXf）中。我寫了一些函數需要混合或固定大小的矩陣作爲參數（例如Eigen::Matrix<float, 3, Eigen::Dynamic>或Eigen::Matrix4f）。假設我對行和列的大小做了正確的斷言，我怎樣才能將動態矩陣（在運行時設置的大小）轉換爲固定矩陣（在編譯時設置的大小）？我能想到的唯

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特徵庫 - 矩陣的僞逆矩陣（Matlab - pinv）

我想用特徵庫找到矩陣的僞逆矩陣。他們有一個實現它的類，但是我不知道如何將腳本放在語法中。這是它是如何的網站（https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1CompleteOrthogonalDecomposition.html#ab2fd4c81aa1cd8bc917c7f135505cb7f）上顯示：常量反徵:: CompleteOrthogon

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用caffe和Eigen編譯C++代碼

我有C++代碼放在某個桌面目錄中，並且有一些調用caffe（使用opencv 3.1）和eigen。編譯代碼時，我得到了caffe方法的未定義引用。我使用下面的命令來編譯代碼 g++ -I ../eigen-eigen-b9cd8366d4e8/ -I /path_to_caffe-rc5/include/ -I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/inc

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在Eigen3中添加矩陣和DiagonalMatrix

我想用Eigen3庫（版本3.3.2）將元素添加到Eigen :: MatrixXd對象的對角線上。無論對於優化和能夠使用常量性，我希望通過增加對角矩陣原來的，這樣 const MatrixXd a(2,2); a << 1, 2, 3, 4; const VectorXd v(2); v << 10, 20; const MatrixXd b = a + v.asDiagonal();

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矢量化一個對稱矩陣

我想寫一個函數具有以下簽名 VectorXd vectorize (const MatrixXd&); 它返回一個對稱矩陣的內容在VectorXd形式，沒有重複的元素。例如， int n = 3; // n may be much larger in practice. MatrixXd sym(n, n); sym << 9, 2, 3, 2, 8, 4, 3,

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矢量乘以本徵

我需要重現此Matlab的操作： r = U(:,ii)'*Es 其中： U是（複雜）的矩陣和Es是（複雜）最終的載體，我所得到的是標量復值r 現在，我試圖做與C++庫的本徵同樣的，我已經tryied這個： complex<double> r = U.col(jj) * Es; 也 complex<double> r = U.col(jj).transpose() * Es; ，但沒

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本徵矩陣加上負號丟失

我想用特徵庫添加一個矩陣，我的結果在數值上確定，但它缺少負號。正確添加之後的結果是最終添加失去負號。所有矩陣都聲明爲double。我有這樣的代碼在兩種情況下： for(int i=0;i<9;i++){ mata<<MatrixXd::Zero(4,4); for(int j=0;i<4;j++){ mata += matb.transpose()*(matc*matb)*

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在GPU上解決特徵 - CUDA

我最近使用eigen編寫了一個C++程序。但是我發現我可憐的CPI無法處理大量的計算負荷。我估計它至少需要一天的計算時間，但我缺乏時間，特別是因爲我也可能需要調試時間。我正在考慮使用GPU加速，但我不知道如何使我的代碼適合CUDA（或其他平臺，但我更喜歡CUDA）。是否有任何方便的方法將GPU加速應用於特徵程序？

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Eigen中完整的Sycl支持

儘管Eigen支持SyCl，但它似乎僅限於張量模塊。 Sycl確實有sycl::vec<T,int>類型，有沒有在拱後端使用它作爲packet<>的計劃？這是明智的，還是我錯過了什麼？

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應用上QR大型矩陣分解

我必須將MATLAB代碼轉換爲C++的本徵庫，但我有一些問題在QR分解，MATLAB具有的功能： [Q,R]=qr(A,0); // A is m-by-n 它產生的經濟規模如果是m>n，則只計算Q的第一行n列和行的R。如果m<=n，這與[Q,R]=qr(A)相同。我試圖在特徵庫上計算它。但A是20000x1000，所以在QR分解時總會有應用程序崩潰。而且我不知道如何在特徵或其他方式上產生經