eigen

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Eigenの配列演算（基本的には行列要素演算）に関する質問があります。このような操作（+、 - 、*、/）はEigen（OpenMPを使用している場合）で並列化されていますか？ドキュメントでは指定していませんが（c.f. 012.）、このような操作は並列化されることが予想されますが、それはわかりやすいでしょう。例： MatrixXd A = MatrixXd::Zero(100,100);

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固有：いくつかのサブ疎行列

固有中でスパース行列を初期化するために、どのように、我々はこのようないくつかの他の行列またはベクトルと行列またはベクトルを初期化することができます：を：私が達成したいものを MatrixXf matA(2, 2); matA << 1, 2, 3, 4; MatrixXf matB(4, 4); matB << matA, matA/10, matA/10, matA; std::cou

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Eigen：行主要な疎行列の異なる行単位のメモリ予約

Eigenライブラリでは、行ごとに疎行列の行（行ごとに異なる）の領域を予約することは可能ですか？私は非常に大きな疎なマトリックス（約70mio x 70mio〜20億nnzが私が手に入れることができる最大のものですが、もっと行きたいと思います）を満たすためにメモリ消費を最適化しようとしています。最初に私は推奨されているsetFromTripletsを使用していましたが、これはおそらくマトリック

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recursively cat Eigenのベクトル

私は固有ベクトルを持っています。私はそれを再帰的にcatしたいと思う。例 Eigen::Vector3d vec; vec << 5, 6, 7; Eigen::VectorXd vecCat; for(int i=0;i<3;i++) vecCat << vec(i),0,0; cout<<vecCat<<endl; について最終的な出力は、私は上記の方法を行う場合、私は

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CWigenNullaryOpでEigenを拡張：例を再現できません

Eigenのthis pageの2番目の例を再現しようとしていますが、最小限のプログラムをコンパイルできません。私はEigen 3.3〜beta1-2を使用しています。次の引数-std=c++11 -Wall -pipe -O3 -ffast-math -funsafe-math-optimizations -march=native -mtune=native -pedantic -Wno-u

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カスタムテンソルフロー演算子でEigenを使用する

カスタムTensorflow演算でEigenの内部関数（Eigen :: internal :: scalar_product_opなど）を使用するにはどうすればよいですか？ Tensorflowコードベースを通過した後、cwise_ops_common.hとcwise_ops.hのように、私は次の（ベアボーン）の実装を思い付いた：： #include "tensorflow/core/fram

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固有LU対角右辺コンパイルエラー

私は高密度線形代数計算を行うためにEigenを使用しますが、ベクトルを対角線の右辺として使用すると、コードはコンパイルされません（ストライドが発生します）？ EigenMatrix A, B, X; EigenVector C; X= A.lu.solve(B); // ok X= A.lu.solve(C.asDiagonal()); // not ok !

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Eigen 3.3共役勾配がGCCコンパイラの最適化でマルチスレッド化されたときに遅くなる

私はEigen 3.2のConjugateGradientソルバを使っていました。新しいマルチスレッド機能の恩恵を受けるためにEigen 3.3.3へのアップグレードを試みました。。悲しいことに、私が-fopenmpをGCC 4.8.4で有効にすると、ソルバーの速度が遅くなり（〜10％）なります。 xosviewを見ると、は、いくつかのテストの後、私は、コンパイラの最適化を無効にする場合は、