0
問題：Levenberg Marquardtを使用するヤコビ行列または関数ベクトルの正確なサイズはわかりません。したがって、私はコンパイル時にそれらの次元を設定する必要があります。Eigen Levenberg Marquardtで使用するEigen DesnseFunctorの入力値と値の設定方法
予想される：MyFunctorDenseのインスタンスを宣言した後。私は "InputsAtCompileTime"を自分の入力サイズに設定し、 "ValuesAtCompileTime"を自分の値のサイズに設定することができました。その後、私のヤコビアン、aFjacは、寸法にtValuesのXのtInputsを持つべきである、と私の関数ベクトル、ああ、寸法を有していなければならない。1.
がを観察したX tValues： 
.hファイル
#pragma once
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <unsupported/Eigen/LevenbergMarquardt>
#include <unsupported/Eigen/NumericalDiff>
//Generic functor
template <typename _Scalar, typename _Index>
struct MySparseFunctor
{
typedef _Scalar Scalar;
typedef _Index Index;
typedef Eigen::Matrix<Scalar,Eigen::Dynamic,1> InputType;
typedef Eigen::Matrix<Scalar,Eigen::Dynamic,1> ValueType;
typedef Eigen::SparseMatrix<Scalar, Eigen::ColMajor, Index>
JacobianType;
typedef Eigen::SparseQR<JacobianType, Eigen::COLAMDOrdering<int> >
QRSolver;
enum {
InputsAtCompileTime = Eigen::Dynamic,
ValuesAtCompileTime = Eigen::Dynamic
};
MySparseFunctor(int inputs, int values) : m_inputs(inputs),
m_values(values) {}
int inputs() const { return m_inputs; }
int values() const { return m_values; }
const int m_inputs, m_values;
};
template <typename _Scalar, int NX=Eigen::Dynamic, int NY=Eigen::Dynamic>
struct MyDenseFunctor
{
typedef _Scalar Scalar;
enum {
InputsAtCompileTime = NX,
ValuesAtCompileTime = NY
};
typedef Eigen::Matrix<Scalar,InputsAtCompileTime,1> InputType;
typedef Eigen::Matrix<Scalar,ValuesAtCompileTime,1> ValueType;
typedef Eigen::Matrix<Scalar,ValuesAtCompileTime,InputsAtCompileTime>
JacobianType;
typedef Eigen::ColPivHouseholderQR<JacobianType> QRSolver;
const int m_inputs, m_values;
MyDenseFunctor() : m_inputs(InputsAtCompileTime),
m_values(ValuesAtCompileTime) {}
MyDenseFunctor(int inputs, int values) : m_inputs(inputs),
m_values(values) {}
int inputs() const { return m_inputs; }
int values() const { return m_values; }
};
struct MyFunctorSparse : MySparseFunctor<double, int>
{
MyFunctorSparse(void) : MySparseFunctor<double, int>(2 , 2) {}
int operator()(const Eigen::VectorXd &aX, //Input
Eigen::VectorXd &aF) const; //Output
int df(const InputType &aF, JacobianType& aFjac);
};
struct MyFunctorDense : MyDenseFunctor<double>
{
MyFunctorDense(void) : MyDenseFunctor<double>(Eigen::Dynamic ,
Eigen::Dynamic) {}
int operator()(const InputType &aX, //Input
ValueType &aF) const; //Output
int df(const InputType &aX, JacobianType& aFjac);
};
.cppファイル の#pragma一度 の#include "stdafx.hを" #I "Main.h"
int MyFunctorSparse::operator()(const Eigen::VectorXd &aX, //Input
Eigen::VectorXd &aF) const //Output
{
//F = aX0^2 + aX1^2
aF(0) = aX(0)*aX(0) + aX(1)*aX(1);
aF(1) = 0;
return 0;
}
int MyFunctorDense::operator()(const InputType &aX, //Input
ValueType &aF) const //Output
{
//F = aX0^2 + aX1^2
for (int i = 0; i < aF.size(); i++)
{
aF(i) = i*aX(0)*aX(0) + i*(aX(1)-1)*(aX(1)-1);
}
return 0;
}
int MyFunctorSparse::df(const InputType &aX, JacobianType& aFjac)
{
aFjac.coeffRef(0, 0) = 2*aX(0);
aFjac.coeffRef(0, 1) = 2*aX(1);
aFjac.coeffRef(1, 0) = 0.0;
aFjac.coeffRef(1, 1) = 0.0;
return 0;
}
int MyFunctorDense::df(const InputType &aX, JacobianType& aFjac)
{
for(int i = 0; i< aFjac.size(); i++)
{
aFjac(i, 0) = 2*i*aX(0);
aFjac(i, 1) = 2*i*(aX(1)-1);
}
return 0;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
int input;
std::cout << "Enter 1 to run LM with DenseFunctor, Enter 2 to run LM with
SparseFunctor: " << std::endl;
std::cin >> input;
Eigen::VectorXd tX(2);
tX(0) = 10;
tX(1) = 0.5;
int tInputs = tX.rows();
int tValues = 60928;
std::cout << "tX: " << tX << std::endl;
if (input == 1)
{
MyFunctorDense myDenseFunctor;
tInputs = myDenseFunctor.inputs();
tValues = myDenseFunctor.values();
std::cout << "tInputs : " << tInputs << std::endl;
std::cout << "tValues : " << tValues << std::endl;
Eigen::LevenbergMarquardt<MyFunctorDense> lm(myDenseFunctor);
lm.setMaxfev(30);
lm.setXtol(1e-5);
lm.minimize(tX);
}
if (input == 2)
{
MyFunctorSparse myFunctorSparse;
//Eigen::NumericalDiff<MyFunctor> numDiff(myFunctor);
//Eigen::LevenbergMarquardt<Eigen::NumericalDiff<MyFunctor>,double>
lm(numDiff);
Eigen::LevenbergMarquardt<MyFunctorSparse> lm(myFunctorSparse);
lm.setMaxfev(2000);
lm.setXtol(1e-10);
lm.minimize(tX);
}
std::cout << "tX minimzed: " << tX << std::endl;
return 0;
}
