eigen

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これは簡単なことですが、私は立ち往生しています。私はEigen::transformを持っている： Eigen::Transform<float, 3, Eigen::Affine> 私はMatrix4fにこれを変換する必要があります。 const Eigen::Matrix4f T 私はこれをどのように行うことができますか？

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「Eigen」 - 行列をブロックごとに初期化するにはどうすればよいですか？

申し訳ありませんが、私はより良いものを作成することができませんでした... 私は2d-Vectorと3d-Vectorを持っています。 const Vector2d a(1,2); Vector3d b(0,0,1); b.head<2>() = a; しかし、私はむしろための、とりわけ（持っているだろうか。私はB、B（0,1）を初期化すると、Bに設定する必要があります（2

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固有型出力の固有binaryExpr

binaryExprを使用しようとしているときに問題が発生しています。それは私がそれを作っているので、私はそれを次のようにしています。Eigen documentation 私の使用のためには、Eigenタイプの入力と出力を持つファンクタが必要ですが、これはコンパイルしたくないのですが、私はそれが私を取得する必要があります私は、コード内での説明を見てきたが、私は山車を使用し、ここで山車 // We

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C++：Eigenを使用するときに関数をコンストラクタに渡す

私が作業しているクラスでEigenを使用しています。ここでのコードの抜粋です： class model { public: Eigen::MatrixXd Ac; model (vars &, std::function<Eigen::MatrixXd()>, std::function<Eigen::MatrixXd()>); }; model::model (v

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バッチ次元に沿って2つの固有テンソルを複数にする方法は？

例えば、私はテンソルA（2,3,4）とテンソルB（3,4）を持ち、Bの次元0（バッチ次元）に沿ってAのKoefs乗算（縮約演算ではない）をBにする必要があります。 forループなしでこれを行う？

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未平らに固有::固有のVectorXd :: MatrixXd

はのは、私は2x3の次元Eigen::MatrixXd 1,2,3, 4,5,6 に非平らこれまで私が欲しい6次元 Eigen::VectorXd Eigen::VectorXd flat; flat.resize(6); flat << 1,2,3,4,5,6; を持っているとしましょうこれはどのようにして最も効率的に行われますか？

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固定サイズの行列の `std :: vector 'を使うとき、Ivy Bridge上のAVXを使った固有セグメンテーション

これは既知の問題かどうか疑問です。そうでない場合は、これを経験した人がいて、誰でも修正を見つけることができましたか？私は、Core i7-3700のFedora 25でGCC 6.4を使ってEigen 3.3.4を使って数値計算コードを構築しています。私のproc/cpuinfoはAVXを持っているべきだと言います。私は2つのビルドを試みました。 1のビルド： g++ -std=c++14 -O

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効率的な固有行列関数から

私は、カーネルから行列を構築しようとしているので、A（i、j）= f（i、j）ここでi、jは両方のベクトルです（したがって、2つの行列x、y各行は点/ベクトルに対応する）。私の現在の機能は次のようになります。 Eigen::MatrixXd get_kernel_matrix(const Eigen::MatrixXd& x, const Eigen::MatrixXd& y, double(&k

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`Eigen :: VectorXd`のコレクションを一つの大きな` Eigen :: VectorXd`にマージする

this Eigen pageに行くと<<演算子でVectorXdのオブジェクトを初期化することができます。いくつかのベクトルオブジェクトを1つの大きなVectorXdオブジェクトにダンプすることもできます（たとえば、「コンマ初期化子」というセクションの3番目の例を参照してください）。大きなベクトルにいくつかのベクトルをダンプしたいのですが、私は、任意の大きさのベクトルのコレクションで動作するコ