eigen

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    は、次のコード #include "Eigen/Dense" #include <iostream> using namespace Eigen; int main(int argc, char**) { MatrixXf A = MatrixXf::Random(4096, 4096); MatrixXf B = A.leftCols(1000); // <-- w

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    私はC++とnumpyを使って固有値の行列乗算性能を比較しようとしています。ここでは、Pythonコードが time = 0.116 seconds 次のとおりです。ここで はg++ -Wall -Wextra -I "path-to-eigen-directory" prog5.cpp -o prog5 -O3 -std=gnu++0x 出力を使用してコンパイルするマトリックス乗算 #inclu

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    は、m×n行列aとm要素列ベクトルvを持っています。私はb(i, j) == min(v(i), a(i, j))のようにbを計算したいと思います。固有値3.3でこれをどのように表現すればよいですか? CwiseBinaryOpがmin()メンバ関数を持っていないため a.colwise().min(v)はArrayBaseとは異なり、許可されていません。同様に、operator*()は許可されま

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    Eigen :: Matrixを参照によってクラスに渡し、その中の要素にアクセスしようとしています。 メイン関数とクラスの両方で再度行列にアクセスしようとすると、失敗し、行列サイズが大きい場合はセグメント化エラーが発生します。私はデバッガを使って行列の値を調べ、行列の要素にアクセスできないことを発見しました。以下は は私のコードです: main.cppに Eigen::MatrixXf A = E

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    私は行のノルムを取得したい。私は次のコードを書いたが、それは真実ではない! for (int i = 0; i < A.rows(); i++) A.row(i) = A.row(i).array()/(A.row(i).norm()); それはAのタイプはMatrixXcfで、言及する価値があります。あなたの意見では、何が問題なのですか?

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    私はこの質問以下、固有の種類のテンプレートの特殊化といくつかの関数を記述しようとしています:Eigen: type deduction in template specialization of base-class 私はこれを書いた: #include <type_traits> #include <Eigen/Core> namespace isEigenPlainObjectBaseD

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    私はCigenで作成した行列をEigenで作成していますが、その行列の列を参照によって関数に渡したいと思います。新しいものを作り出すことなく。 これは私のサンプルコード上記のコードで int changeTwo(Eigen::Ref<Eigen::ArrayXd> f) { for (int i = 0; i < 10; i++) { f(i) = 2; } }

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    簡単な質問を行い、なぜ理解できない。 入力 Eigen::MatrixXd Ha(2, 3); Ha << 1, 2, 3, 4, 5, 6; std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha << std::endl; Ha.rowwise().reverse(); std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha.rowwise

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    問題:Levenberg Marquardtを使用するヤコビ行列または関数ベクトルの正確なサイズはわかりません。したがって、私はコンパイル時にそれらの次元を設定する必要があります。 予想される:MyFunctorDenseのインスタンスを宣言した後。私は "InputsAtCompileTime"を自分の入力サイズに設定し、 "ValuesAtCompileTime"を自分の値のサイズに設定するこ

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    なぜ次のコードでは、EVectorsとEValuesへのポインタは、main関数でもMYLDA関数でもnullになるのでしょうか?それを修正する方法は?この問題を解決するための void main() { // some code Mat EVectors; Mat EValues; uchar* pEVectors = EVectors.