eigen3

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を受け入れる再帰関数は、私は、これは残念ながら、無限のコンパイル時の再帰になり再帰関数 template <typename Derived> void f(Eigen::MatrixBase<Derived>& m) { size_t blockRows = ... size_t blockCols = ... .... f(m.block(0, 0,

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Eigen :: Ref <>クラスの正しい使い方

EigenはRef <クラスを導入して、Eigenオブジェクトをパラメータとして関数を書き込んでいますが、テンプレート関数を書くときに不要な一時関数を使用する必要はありません。 1人はこれについて読むことができますhere。さらにインターネットを検索すると、Ref <>クラスを使用していくつかの異なる宣言が見つかりました。 Eigenのドキュメントでは、最初の例では読み取り専用パラメータとしてc

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Eigen - 行列が正であるかどうかを確認する（半）確定的

私はスペクトルクラスタリングアルゴリズムを実装しており、行列（ラプラシアン）が正の半定理であることを保証する必要があります。行列が正定値（PD）であるかどうかのチェックは、 "半"部分が固有値に見られるので十分です。行列はかなり大きく（nxnは数千のオーダである）、固有分析は高価です。実行時にブール結果を与えるEigenのチェックはありますか？ Matlabは、行列がPDでない場合に例外をスロ

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固有のコンパイル手順

私はEigen 3.2.8をダウンロードしました。（zipファイル）をコンパイルする方法がわかりません。私はその文書を読みましたが、簡単には説明していません。私はこの分野に慣れていないので、どこでファイルを抽出するのか、どのように実行するのか分からない。

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動的に次のように固有で無作為化VectorXdが行われているの割り振りランダム固有VectorXd

を割り当てる：VectorXdがあるので、 VectorXd* z = new VectorXd::Random(10000); // error: expected type-specifier ：しかし VectorXd z = VectorXd::Random(10000); が、私は動的に同じベクトルを割り当てる方法を確認していませんa typedef。しかし私は私は、これがunc

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ポイントの集合によって形成される超平面に関するポイント（高次元空間）の対称性を計算する方法は？

私はC++を使用しており、超平面に関する点の対称性を計算したいと思います。実行時間に与えられたディメンションにあります。私は超平面にポイントを持っています。そこで、一連の線形方程式を解くことによって法線ベクトルを計算しました。次に、超平面（法線と点を持つ）を取得するには、最初の点と最後に対称点を投影します。 eigen3ライブラリを使用してみましたが、コンパイル時に指定する必要があるようです。

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C++大きい固有分解速度

私のパイプラインの一部として、6000x6000のオーダーの大きなマトリックスの固有分解を実行する必要があります。行列は密であるので、問題を単純化すれば（できるだけ確かめてください）、スパースメソッドを使用することはできません。私はおもちゃのデータで遊んでいます。 Eigenライブラリを513x513マトリックスに使用するには6.5秒が必要ですが、2049x2049マトリックスには130秒が必要

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MPI_Scatter：散布固有マトリックス

私は、次を使用して固有行列を使用してMPI_Scatterを実装しようとしています：それから私は、固有マトリックスを散乱してみてください -1 -1 -1 -1 -0.997455 -0.996032 -0.998472 -0.996154 -0.94402 -0.912698 -0.966387 -0.915385 -0.974555 -0.960317 -0.984

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EigenのMatrixXdでFFTを実行するには？

以下のコードが正しいようだ： #include <Eigen/Core> #include <unsupported/Eigen/FFT> int main() { Eigen::FFT<float> fft; Eigen::Matrix<float, dim_x, dim_y> in = setMatrix(); Eigen::Matrix<complex<