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巨大な疎な対称行列のためのSpectraライブラリの中で最も速い固有値ソルバはどれですか？

大規模な疎な対称行列（通常20,000〜60,000のオーダー）の固有値を解きたい。私はSymEigsShiftSolver/SymEigsSolverを活用しようとしましたが、私の固有値を生成するにはかなりの時間がかかります。スピードアップの方法はありますか？私は何を目指しているのかのデモコードを添付しました。私は何かを逃している？メインINT（）{ Eigen::MatrixXd A = E

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EIGEN：疎行列の乗算は枝刈りされた結果を生成しません

私はスパース行列の最適化と関数にEIGENを使用しています。いくつかのケースを除いて、すべてが "うまく"機能しており、私はこのケースを理解できません。ここで事です： Matrix A 2 0 0 0 2 0 0 0 2 Matrix B 6 3 0 1 2 8 Result 12 6 0 2 4 16 あなたが見ることができるように、これは正しい結果であり、私は常

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Eigenライブラリを使用して大きな2D配列を疎行列に変換する方法は？

パフォーマンスと実行時間を改善するために、単純な2D配列をSparseMatrixに変換したいと考えています。これは、サイズが50,000-70,000程度の配列を扱っているためです。これまでのところ私が持っているもの：「テンプレートクラス固有::地図」のテンプレートパラメータリスト内の引数1で SparseMatrix<double> sp; sp.resize(numCells,numCe

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SpectraのSymEigsShiftSolverは固有ベクトルを返しませんか？

大規模な疎行列の固有値を計算するためにSymEigsShiftSolverを実装しましたが、固有ベクトルは返しません。まだ実装されていないのですか？ void Eigens::computeEigenvectors(Matrices m) { SparseSymShiftSolve<double> op(m.Lpl); SymEigsShiftSolver< double, SMALLEST

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固有のエラーORB_SLAM

を構築しながら、私はUbuntuの16.04でROSのSLAM（同時ローカライズおよびマッピング）を実行するためのアルゴリズムであるORB_SLAMを実行しようとしています。しかし、私はパッケージをビルドしようとすると、このエラーメッセージが表示されます。 [ 0%] Built target rospack_genmsg_libexe [ 0%] Built target rosbuild_p

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Eigen3ベースクラスに新しいメソッドを追加するには？

Eigen3 MatrixXdクラスを使って行列をコピーする簡単な方法が必要です。そのために、私は新しいメソッドでヘッダファイルを作成し、コンパイルにインクルードするためにuEIGEN_MATRIXBASE_PLUGINマクロを使用します。 A.copyMatrix（B）：単に A = B が、この形式で操作を行うと同じである私はcopyMatrix（という名前のメソッドを作成したいです）。私

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ランクの異なる固有ベクトルのベクトル

私の質問：ランクの異なる固有テンソルのベクトルを作成することは可能ですか？私の目標は、タイプがEigen::MatrixXd, Tensor3d, Tensor4d,..., Tensor10d（以下に定義）の値を取るオブジェクトを含むベクトルを作成できるようにすることです。オブジェクトは異なるタイプを持つことができます。ご協力いただきありがとうございます。 #include <iostrea

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共分散行列から確率楕円を求める

私は明らかに確率楕円でなければならないものにデータをリバースエンジニアリングしようとしています。入力として、わかりやすいメンバー、特にmeanX、meanY、Co00、Co01およびCo10を含む構造体を取得します。私はxとyが楕円の中心であり、CoXXは共分散行列であると思います。楕円の2つの半径を見つけるために固有値と固有ベクトルを使用する必要があります。私はEigenのC++ライブラリを見つ