eigen3

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    1答えて

    対応する要点はhereです。 SWIGを使用して、PythonからC++の関数を呼び出すことができます。特に、ベクトルを受け入れる関数です。これまでのところ、私はstd_vector.iとstd::vector<double>ですべてを実装しましたが、私はそれをすべてEigen::Vector3dに変換して終了してしまいました。小さなC++の例では、私は最高のPythonからこれを呼び出す方法いえ

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    2答えて

    I(fopenmpを使用して)複数のスレッドを使用すると、固有のコレスキー分解をスピードアップするならば、疑問に思って https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1LLT.html あり、特定の方法は、並列に実行できることを固有値に関するいくつかの情報があるが、それは1つの利点かが明確ではありません https://eigen.tuxfamily.o

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    1答えて

    私はEigenのAutoDiffScalarを大いに活用しています。自分でこれをやり直すのではなく、AutoDiffJacobianに行きたいと思っています。したがって、私はAutoDiffJacobian.hを研究した後に学習例を作成しましたが、何かが間違っています。 のFunctor: template <typename Scalar> struct adFunctor { t

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    1答えて

    私はODEに従ってパラメータを展開しなければならない物理問題に取り組んでいます。対角化などのルーチンで使用できるデータ型を持つように、時にはそれらを操作する必要があります。したがって、メンバーとして固有クラス::行列を実装し、統合を実行したいodeintと一緒に。単一の固有値::行列に対して、これはうまくいきました。 、私が知っている(Macの場合はG ++、基本的に、これは私が「の手順をint型

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    式テンプレートがEigenでどのように機能するかを理解したいと思います。 私は2つの力学のダブルベクトルの和は、このようなものによって実行されていることがわかる:私はまた、2つのベクトルの違いがどのように実装されるか理解 CwiseBinaryOp< internal::scalar_sum_op<double>, VectorXd const, VectorXd const > operator

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    で を高速化RNNLMをコンパイルするには、私は、Visual Studioでの高速化RNNLMをコンパイルしようとしています2012年 https://github.com/yandex/faster-rnnlm は問題は(それは私がVSでコンパイルすることはできませんよ固有のライブラリーからいくつかのテンプレート機能を使用していることですLinux/Cygwinで完全にコンパイルされています)

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    1答えて

    ライブラリのEigenでC++でベクトルの一部を選択したいと思いますか? 私は、このベクトルがあれば意味: a << 2, 8, 2; : VectorXd v(6); v << 1, 2, 3, 8, 1, 2; をこのベクトルを返す関数がありますか? 私はベクトルの一部だけを選択する方法を知っているので、2つではなく1つのステップでしか知りません。

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    1答えて

    2次元の点集合の凸包を求めるクラスがあります。それは内部に2 Eigen::Matrix<double, 2, 1>を持つ構造体を含んでいます。これは、(削除、多くの事で)次のようになります。このようなベクトルedgesにエッジを追加するとき class Foo{ public: Foo(Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dyna

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    3答えて

    Eigen::VectorXi a, b, aAndb; a.resize(10); b.resize(0); aAndb.resize(10); aAndb << a, b; 上記のコードをお読みください。基本的には、長さが10のベクトル「a」と長さが0のベクトル「b」を持っています。それらを使ってaAndbを作成すると、CommaInitializerクラスのデストラクタでアサ