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Eigen :: Tensorの収縮でテンソルを交換することによって、異なる結果が生じるのはなぜですか？

私はテンソルの収縮に依存するC++ライブラリに取り組んでいます。私はここに完全なアプリケーションを掲載するつもりはありませんが、私はそれを次のように蒸留しました。我々は（0、1 ...、15）は何もなく、されていないおもちゃのランク4テンソルを定義作り直さ： Eigen::Tensor<double, 4> T (2, 2, 2, 2); for (size_t i = 0; i < 2; i

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固有ライブラリを使用した3Dデータのストローク

Eigen C++ライブラリを使用して3Dデータを保存するにはどうすればよいですか？ベクターは1Dデータ用、マトリックスは2Dデータ用、3Dデータ用は何ですか？または、行列のベクトルを作ることは可能ですか？

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Eigen :: SparseMatrix <double>をdeal.ii :: SparseMatrix <double>に変換しますか？

これはまったくわかりにくい質問ですが、私は実際に誰かが答えられるとは思っていませんが、私はEigen :: SparseMatrixを取って返すこのメソッドを持っています。私はdeal.iiライブラリにそれを入れたいですが、deal.ii/EigenからSparseMatrixをコピー/変換する方法はありますか？ `SparseMatrix<double> matrix(sparsity); .

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どのように私は線形方程式を解くことができますか？疎行列のためのAX = b

私は疎な行列A（120,000 * 120,000）とベクトルb（120,000）を持っています。私はドキュメンテーションに従おうとしましたが、私はいつもエラーがあります。私はまた、密度を高めて行列を変更しようとしました。 Eigen::MatrixXd H(N,N); HH =Eigen:: MatrixXd(A); Eigen::ColPivHouseholderQR<Ei

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2行列を比較するには？

何よりも前に私はComparing two matrices with eigen を学んだと言わなければならないが、私の質問は同じではない。 AとBの2つの固有行列があり、次のようにAを編集したいとします。 if（A（i、j）> B（i、j））A（i、j）= A （i、j）はそうでない場合には（I、J）= B（i、j）は私はループの明示せずにそれを行うことが可能となる推測。しかし、私はまだE

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小さなsparsematricesから固有3 sparsematrixを組み立てる

私は結合されたマルチフィジックスシステムのジャコビアを組み立てています。ヤコビアンは、各システムの対角線上のブロック行列と、結合のための対角ブロックとからなる。アセンブラを使って分離してブロックし、射影行列で総和して完全なヤコビ行列を得ることが最善の方法です。擬似コード（J [i]は対角要素、C [ij]は結合）、Pは完全行列への射影です。 // diagonal blocks J.setZ

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EIGEN行列の各要素にstd ::関数を適用する方法はありますか？

私はEigen :: MatrixXdを持っています。私は、関数の要素を適用してそのすべての要素を修正したいと思います。たとえば： MatrixXd m = ...; std::function<double(double)> f = ... m1 = m.apply(f); は、この結果を達成する方法はあります `

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異なる形状の固有行列の正規乗算

私はNx3固有行列を持っています。私はNx1 Egein marixを持っています。 Nx3の各行の係数乗算をNx1の対応するスケールで取得しようとしていますので、3Dベクトルの束をスケールすることができます。私は明らかに何かを見落としていると確信していますが、動作させることはできません。 #include <Eigen/Dense> MatrixXf m(4, 3); m << 1,

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Eigen 3アサートは、線形システムを解くときに失敗します.Eigen内の無効なインデックスが原因であることがわかります限り、

私はEigenを使用して、次の形式の線形方程式のシステムを解こうとしています。 Aは45×45の行列、Bは45×1の行列です。私は45×1の解を得ることを期待しています。しかし、ソルバーは決して戻ってこない。いずれかの行列のインデックス-4591537738753454899にアクセスしようとしているため、異常終了すると失敗します。これはもちろん無効なインデックスです。しかし私はこのインデックスを

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C++固有ライブラリ：

私はこのような行ベクトルからベクトルと各要素との積からなる行列を取得しようとしている行ベクトルの要素とベクトルMutliplying： Eigen::Vector3f vec; vec << 1, 2, 3; Eigen::RowVectorXf val; val.setLinSpaced(5, 1, 5); //val = [1,2,3,4,5] //resu