eigen3

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たとえば、次のようなデータを簡単にコピーできます。例えばEigen::VectorXdとstd::vector<double>またはstd::vector<Eigen::Vector3d>は、 std::vector<Eigen::Vector3> vec1(10, {0,0,0}); Eigen::VectorXd vec2(30); VectorXd::Map(&vec2[0], vec1

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1ベクトル（スカラー）に対してもEigenを使用できますか？

私は、2ベクトルとスカラーについても正式に同じルーチンを書いています。 Eigen::Map<Eigen::Matrix<double,1,1>>(&d)としてスカラーdouble dを包む、スカラーのために（N = 2またはN = 1のためにそれをインスタンス化し、Eigen::Matrix<double,N,1>のテンプレートとしてである私が書きたいと思います。をアイゲンは、それがために起こ

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Eigenスパースブール行列にはゼロ以外の値が格納されますか？

Eigen3スパースブール行列はブール値を格納しますか？この場合、ゼロ以外のエントリはすべて1です。

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固有 `合計（）`関数は、私は、線形代数演算のためのC++ライブラリ固有を使用していたプログラム

の2つのバージョンが同じベクトルの異なる提供します。 VectorXdタイプの変数vがあります。合計を計算する必要があるので、v.sum()と呼びます。 vの値が（同じ入力ファイルから読み込み）同じままが、私は、新しいバージョンに私のプログラムを更新しかし、sum()機能は少し異なる値を与えます。ここでは私の問題を説明したコードの一部です：古いバージョンのための double vsum1 =

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コール.dot（）のEigen no matching関数？私のコードでは

私は次のように定義されてoperator()でテンプレートクラスを定義します。 currentfe_.metric() がEigen::Matrix<double,2,2>を返すクラスFiniteElementの方法です template<class Integrator, int ORDER> inline double operator() (FiniteElement<Integrat

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TensorMapをスライスするには？

私はTensorクラスがスライシングをサポートしていることを理解していますが、TensorMapインスタンスでスライスしようとすると、その操作がサポートされていないというエラーが発生します。 TensorMapをスライスするにはどうしたらいいですか？ Hが3x3 2D matrixであるのに対し、

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std :: vector属性にマップするEigen :: matrix属性を持つクラスを持つ

class TestにはTest :: _ aにマップされるEigen :: Matrixがあります。これは、std :: vectorを変更するたびに、ベクトルと行列の両方が同じチャンクを使用してデータを保持するため、Eigen :: Matrixもすぐに変更を反映することを意味します。これは動作します： #include <Eigen/Dense> #include <vector>

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新しい固有表現を書く

最新のドキュメントhttps://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/TopicNewExpressionType.htmlの後に新しいEigen式を書き込もうとしています。基本的に、私が望むのは、Eigenにはまだ存在しない形状変更機能の一部です。ですから、chop_expr（ここでの固有ベクトル表現）は、入力ベクトルをn倍の行列に変形するべきです。残念ながら、私が実装

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すべての負の要素をゼロ固有3に置き換えます。C++

私はすべての< 0要素をC++の固有行列に置き換えたい場合、最も効率的な方法でゼロを使用します。 Iが使用負の要素があることを確認： (result.array() < 0).any()