eigen

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为了灵活性，我使用C++库Eigen将数据加载到动态大小的矩阵（例如Eigen::MatrixXf）中。我写了一些函数需要混合或固定大小的矩阵作为参数（例如Eigen::Matrix<float, 3, Eigen::Dynamic>或Eigen::Matrix4f）。假设我对行和列的大小做了正确的断言，我怎样才能将动态矩阵（在运行时设置的大小）转换为固定矩阵（在编译时设置的大小）？我能想到的唯

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特征库 - 矩阵的伪逆矩阵（Matlab - pinv）

我想用特征库找到矩阵的伪逆矩阵。他们有一个实现它的类，但是我不知道如何将脚本放在语法中。这是它是如何的网站（https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1CompleteOrthogonalDecomposition.html#ab2fd4c81aa1cd8bc917c7f135505cb7f）上显示：常量反征:: CompleteOrthogon

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用caffe和Eigen编译C++代码

我有C++代码放在某个桌面目录中，并且有一些调用caffe（使用opencv 3.1）和eigen。编译代码时，我得到了caffe方法的未定义引用。我使用下面的命令来编译代码 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中添加矩阵和DiagonalMatrix

我想用Eigen3库（版本3.3.2）将元素添加到Eigen :: MatrixXd对象的对角线上。无论对于优化和能够使用常量性，我希望通过增加对角矩阵原来的，这样 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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矢量化一个对称矩阵

我想写一个函数具有以下签名 VectorXd vectorize (const MatrixXd&); 它返回一个对称矩阵的内容在VectorXd形式，没有重复的元素。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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矢量乘以本征

我需要重现此Matlab的操作： r = U(:,ii)'*Es 其中： U是（复杂）的矩阵和Es是（复杂）最终的载体，我所得到的是标量复值r 现在，我试图做与C++库的本征同样的，我已经tryied这个： complex<double> r = U.col(jj) * Es; 也 complex<double> r = U.col(jj).transpose() * Es; ，但没

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本征矩阵加上负号丢失

我想用特征库添加一个矩阵，我的结果在数值上确定，但它缺少负号。正确添加之后的结果是最终添加失去负号。所有矩阵都声明为double。我有这样的代码在两种情况下： 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上解决特征 - CUDA

我最近使用eigen编写了一个C++程序。但是我发现我可怜的CPI无法处理大量的计算负荷。我估计它至少需要一天的计算时间，但我缺乏时间，特别是因为我也可能需要调试时间。我正在考虑使用GPU加速，但我不知道如何使我的代码适合CUDA（或其他平台，但我更喜欢CUDA）。是否有任何方便的方法将GPU加速应用于特征程序？

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Eigen中完整的Sycl支持

尽管Eigen支持SyCl，但它似乎仅限于张量模块。 Sycl确实有sycl::vec<T,int>类型，有没有在拱后端使用它作为packet<>的计划？这是明智的，还是我错过了什么？

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应用上QR大型矩阵分解

我必须将MATLAB代码转换为C++的本征库，但我有一些问题在QR分解，MATLAB具有的功能： [Q,R]=qr(A,0); // A is m-by-n 它产生的经济规模如果是m>n，则只计算Q的第一行n列和行的R。如果m<=n，这与[Q,R]=qr(A)相同。我试图在特征库上计算它。但A是20000x1000，所以在QR分解时总会有应用程序崩溃。而且我不知道如何在特征或其他方式上产生经