eigen

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私は2つの正方行列AとBを持っています。Aは対称であり、Bは対称の正定値です。 $ trace（A.B^{ - 1}）$を計算したいと思います。ここでは、Bのコレスキー分解を計算し、方程式$ A = C.B $でCを解き、対角要素を合計します。さらに効率的な方法がありますか？私はEigenを使用する予定です。行列が疎である場合（Aはしばしば対角行列、Bはしばしば対角行列）、実装を提供できますか

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線形代数ライブラリをBoost :: Unitsと組み合わせる

私は数多くの科学プログラミングを行っており、Boost.Unitsの両方で非常に良い経験をしています。それによって古典的な物理的次元分析で多くのエラーを捕捉する）、線形代数のために固有2を使用する。しかし、Eigenには単位の概念はなく、Eigenの行列にスカラー量を設定することはできますが、2つの数の乗算で同じタイプになることが予想されます。たとえば、次のようなコード： using boost

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OpenMPとEigenを使用すると無限ループ/デッドロックが発生する

OpenMPを使用していくつかのループを並列化しようとすると、より大きな問題を解決してバグに遭遇しました。私は自分のコードを模倣した以下の簡単なコードで問題を再現しました。問題は、私がプログラムを実行すると、無作為にループ/デッドロック（CPUは100％ですが、何もしません）にランダムに入ります。私のテストからわかるように、スレッドの1つは行列 - 行列積を計算しようとしますが、何らかの理由で終

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PythonでEigenオブジェクトを使用する

PythonでEigenオブジェクトを使用するためのリソースはありますか？私はPyEigenを認識していますが、私はPyEigenを新たに開発することはできません。他に何かありますか？

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固有値を使って式をベクトル化する

私のプログラムでは、固有ライブラリを使用していますが、私は2Dベクトルで操作する必要があります。私は、以下の機能を持っている私の内部ループでは：両方x()とy()計算は、同一の経路をたどるよう static inline double eval(double x, double y, double xi, double yi) { const double invlen2 = 1/(x

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C++で2次元以上の多変量ガウス確率密度関数を実装する

私はC++で多変量ガウス関数の確率密度関数を実装しようとしていますが、dimension> 2の場合をどのように扱うのが最善でしょうか。ガウスのPDFは（A）「またはA」のように書くことができるが、xのすべての要素から平均値を減算することによって作成された『マトリックス』の転置を表します。この方程式では、kは私たちが持っている次元の数であり、sigmaはk x k行列である共分散行列です。最

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Eigen :: Vectorを点のベクトルのようにする

2次元の図形をポイントのベクトルであるかのようにやりとりできるような方法で表現したい、とくに私は呼び出したいオペレータ[]とat()があり、2D点のように動作するものへの参照が返されます。現在、私はちょうどメンバ変数が点のベクトルであり、その要素上にポイントワイズに定義されたさまざまな算術演算と幾何学演算を持つクラスを使用しています。しかし、私のコードの他の部分では、2n次元空間の要素としてn点

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固有でブーストアキュムレータを使用する::ベクトルタイプ

を私はいくつかの問題ブーストアキュムレータライブラリとEigen::VectorXd種類を組み合わせた午前：これが生成する私のシステムでは #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <boost/accumulators/accumulators.hpp> #include <boost/accumulators/statistic

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iPhoneでEigenをコンパイルする方法

Eigenをコンパイルして、iPhoneでNEON機能を使用したい。 iPhoneでEigenをコンパイルするには？特定のARMチップ用にコンパイルする必要はありますか？ビルドスクリプトを変更する必要がありますか？乾杯。

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EigenのSparseVectorを初期化する方法

EigenのSparseVectorを初期化するにはどうすればよいですか？次のコード： #define EIGEN_YES_I_KNOW_SPARSE_MODULE_IS_NOT_STABLE_YET #include <Eigen/Sparse> using namespace Eigen; SparseVector<float> vec(3); main() { vec(0