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私の質問は非常に簡単で、うまくいけばうまくいけばいいです：構築済みのEigen::MatrixXd行列があるとき、複数のスレッドを使って同じ行列時間がない場合（つまり、行が並行して書き込まれていないことが保証されている場合）、または各スレッドで一時行オブジェクトを作成して、それらを行列にコピーする必要があります。

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Eigen "__CUDACC_VER__ 'が定義されていません"警告

Visual Studio C++ Community 2015でEigen線形代数ライブラリバージョン3.3.2を使用すると、以下のコンパイラ警告が表示されます。なぜこれが起こっているのか、私は何を確認すべきなのでしょうか？ SRC /コア/ UTIL/Macros.h（815）\ 固有： '＃1のelif/IF＃'、 ' CUDACC_VER' はプリプロセッサマクロとして定義されていないため

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Eigenで簡単な行列を作る？

私はEigenライブラリを使ってC++でいくつかの行列を作成し、操作しています。 Eigenがインストールされ（Ubuntu 16.04）、動作しているようです。しかし、外部ファイルでクラスの一部として行列を宣言し、#includeに必要なファイルを宣言すると失敗します。マイKalmanFilter.hヘッダファイル： #include <Eigen/Dense> using Eigen::Ma

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C++固有スパース行列の特定の（行、列）インデックスにアクセスするには？

私はEigenの疎な行列でC++で作業しています。私は通常の固有行列と同じように、特定の行と列のインデックスに格納されたデータを読みたいと思います。 std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletList; // TODO: populate triplet list with non-zero entries of matrix Eigen::Sp

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固有行列からのデータの外部化

私はメモリをコピーせずにEigen::Matrixをバックアップしているメモリの所有権を取得しようとしています。 data()メソッドは所有権を保持します。私はこれを行う方法を考え出した唯一の方法は、マッピングされた配列を交換することである： Matrix<float, Dynamic, Dynamic, RowMajor> mat = m1 * m2; // want ownership of

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固有:: Affine3dローテーション予想外の結果で

私の試験方法は以下の通りです： TEST_METHOD(RotationTest1) { std::stringstream log; Eigen::Affine3d t( Eigen::AngleAxisd(M_PI/4, Eigen::Vector3d::UnitZ())* Eigen::AngleAxisd(M_PI/8, Eige

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リスト<VectorXd>をMatrixXdに「マップ」する直接的かつ迅速な方法はありますか？

私はlist<VectorXd>をMatrixXdに変換する直接的で高速な方法をお探しです。どうやってやるの？ Map<Eigen::MatrixXd> listV(list<VectorXd>) コンパイルされません。また、list<VectorXd>を繰り返し処理することを考えており、MatrixXdを必ず入力してください。ただし、遅くて不要になる可能性があります。私はthis ans

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テンソルフローにおけるEigenのC++使用

テンソルフローとEigenの関係は、特にtensorのデータ構造に関して何ですか？テンソルフローがEigenを広範に使用している（afaikテンソルフローの男がEigenコードを拡張しています）といういくつかの古い引用があります（たとえばhere）。しかし、最近のテンソルフローの文書は、Eigenを明示的に参照していないようです。 2つのtensor構造は同じですか？それらは同時に更新されていま

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固有のサンプルコードでARMベアメタルコンパイルが失敗する

ベアメタルARMシステムでEigenを評価します。ここでは、私がコンパイルしようとしているものです： #include <Eigen/Dense> using Eigen::MatrixXd; void test() { MatrixXd m(2,2); m(0,0) = 3; m(1,0) = 2.5; m(0,1) = -1; m(1,

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C++固有：動的テンソル

メンバとしてテンソルのベクトルを持つC++クラスを実装したいと思います。テンソルの次元はあらかじめ定義されていませんが、いくつかの入力データに応じて値が取られます。さらに、テンソルのランクは異なる可能性があります。このような何か：Eigenで std::vector<TensorXd> myTensors; 、しかし、ダイナミックテンソルには、このようなTensorXd型はありません。各テン