eigen3

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私は行列（x、y、z各列）を持ち、zを無視して、x軸とy軸に2D変換を行いたいだけです。 affine2dはブロックを乗算できないようですが、それを動作させる他の方法はありますか？ Eigen::matrix<double, 3, 4> x3d; x3d << 1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 1, 1; auto x2d = x3d.t

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ベクタライズ対称行列

Iを繰り返し要素なし、VectorXd形態で対称行列の内容を返し、次のシグネチャ VectorXd vectorize (const MatrixXd&); と機能を記述したいと思います。例えば、 int n = 3; // n may be much larger in practice. MatrixXd sym(n, n); sym << 9, 2, 3, 2, 8, 4

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固有::テンソル

に固有:: TensorMap変換それは割り当てによってMatrixにEigen::Mapを変換することが可能です： vector<float> v = { 1, 2, 3, 4 }; auto m_map = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 2, 2, Eigen::RowMajor>>(&v[0]); Eigen::MatrixXf m = m_map;

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ファンドバッド付き固有ベクトル

Eigenとfadbadを自動判別に使用します。私は2つのベクトル #include <iostream> #include <fadiff.h> #include <Eigen/Core> int main(int argc, char *argv[]) { using Scalar = fadbad::F<double>; using VectorXs = Ei

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ブースト:: Pythonとアイゲン/高密度のは、私がこのような構造に固有/高密度のオブジェクトを使用するセグメンテーションフォールト

を作成します。 #include <boost/python.hpp> #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include <vector> struct data_t { Eigen::Matrix2f matrix; //std::vector<float> matrix; }; data_t init_d

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Eigen：テンプレート関数のMatrixBaseのデフォルトタイプ？

テンプレートタイプのオプションの引数を取ることができる関数がいくつかあるとします。もちろん、コンパイラ template<typename Scalar = int> void foo(Scalar *out = NULL) { std::cout << "HI!" << std::endl; if(out != NULL) *out = 42; } fl

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固有アイソメトリーが等長であることを保証する方法？

現在、を探しています。これは typedef Transform<float,3,Isometry> Isometry3f;と定義されています。それで、たとえばAffine3fをそのIsometry3fに割り当てることはできません。これはアイソメトリをそのまま維持するのに適しています。（その理由はModeがTransformの代入演算子にチェックされていること、である。）私がすることができます

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メモリオーバーヘッドなしでEigen :: SparseMatrixのスパースパターンを設定する

私はすでにを知っているEigen :: SparseMatrixのスパースパターンを設定する必要があります（私は一意のソートされた列インデックスと行オフセットを持っています）。明らかにそれはsetFromTripletsを介して可能だが、残念ながらsetFromTripletsは（少なくとも私の場合）を追加大量のメモリを必要と私はラインの間（この例では、ピーク時26Gbについて何かを消費小さな例

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Eigenではrhsは何を表していますか？

私はEigenライブラリのソースを見て、gemm_pack_rhsという名前の関数を見ました。誰でもこの機能が何をしているのか知っていますか？そして、私はrhsを言及している場所の多くを見た。 Eigenライブラリではどういう意味ですか？

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C++ Eigen3行列の不思議な振る舞い

私は線形代数C++ライブラリEigen3でランダム対称行列を得ようとしています。私は次のようにしています： Eigen::MatrixXd m(3, 3); m.setRandom(); m = 0.5 * (m + m.transpose()); しかし、再考は全く間違っています。しかし、変数mを書き換えずに単純にコンソールに出力すると、次のようになります。 Eigen::MatrixX