eigen

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テキストファイルから2つの行列をC++に読み込み、Eigenライブラリを使用して、一般化固有値問題を解く基本C++コードをまとめました。これは完全に動作し、データタイプdoubleとMatrixXdを使用した場合に期待される結果が得られます。特定のインスタンスの場合、このコードはより高い精度で実行する必要があります。私は、テキストファイルから行列で読み取るコードに問題を絞り込んいる Segmen

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奇妙な固有マップ挙動<a href="https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Stride.html" rel="nofollow noreferrer">Eigen::Stride</a>ドキュメントから

：内側ストライドは、2つの連続エントリ間のポインタの増分は、行優先行列の所与の行内または所与のカラム内であります列 - 主要マトリックス。外側のストライドは、行主行列の2つの連続する行間、または列主行列の2つの連続する列の間のポインタの増分です。言い換えれば、繰り返されるベクトルからなる行列を行として作成したいとしましょう。私はこれを行うにはゼロの長さのストライドを使用することができ

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固有とCppADの結合

私は、固有線形代数の中で CppADが提供する自動微分機構を使いたいです。例のタイプは、 Eigen :: Matrix < CppAD :: AD、-1、-1>です。 CppAD :: ADはカスタム数値タイプであるため、このタイプのNumTraitを提供する必要があります。 CppADはcppad/example/cppad_eigen.hppのファイルをに提供します。 #include

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配置割り当てEigen :: Matrixを共有メモリ（またはヒープ）に割り当てる方法は？

Xenomaiの共有メモリにEigen :: Matrixを含むインスタンスを割り当てようとしましたが、 unsigned char * mem; //shared memory pointer Robot * robot = new ((void *)(mem+ROBOT_ADDR)) Robot(); ロボットクラスにはいくつかのEigen :: Matrixが含まれています。しかし、共

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ベクトルの値を固有ライブラリ形式に渡す

私は、方程式Ax = bを解くことを試みています。私はAとbをC++ベースの2Dベクトルと1Dベクトルとしてそれぞれ持っています。しかし、私はそれらの値をEigen形式の行列とベクトルに渡す方法を見つけることができませんでした。 Eigen形式の変数をコピーする方法を教えてください。また、Mapクラスを可能な溶媒として使用できるようにするには、最初に何を含めるべきですか？ここは、コードは次のと

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浮動小数点数の乗算で浮動小数点を浮動小数点数に比べて高速に行うのはなぜですか？

2つのint行列AとBを持ち、1000行と10K列を超えるので、高速化（4倍以上）を得るためにfloat行列に変換する必要があることがよくあります。私はなぜこれが当てはまるのだろうか？私は浮動行列の乗算を続けるAVXなど、多くの最適化とベクトル化があることを認識しています。しかし、整数のためのAVX2のような命令があります（私が間違っていない場合）。そして、整数のためにSSEとAVXを使用するこ

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固有テンソル放送構文

私は、次のnumpyのコードを持っている： # q.shape == (fxs, ks) # E.shape == (fxs, fxs) C = q[:, np.newaxis, :] * E[:, :, np.newaxis] * q[np.newaxis, :, :] # C.shape == (fxs, fxs, ks) 私は固有で再実装しています。 Eigen::Tensor<T

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どのように3d行列のブロックにaffine2d変換を適用するには？

私は行列（x、y、z各列）を持ち、zを無視して、x軸とy軸に2D変換を行いたいだけです。 affine2dはブロックを乗算できないようですが、それを動作させる他の方法はありますか？ Eigen::matrix<double, 3, 4> x3d; x3d << 1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 1, 1; auto x2d = x3d.t

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固有/ C++多次元コンテナ

さまざまな固有行列のコンテナを作成する最良の方法を探しています。ような何か： Global(1,:,:) = mat_A; Global(2,:,:) = mat_B;

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固有：行

によって（ブロードキャスト）複製Iは、（ビューを作成することによって）生じる任意コピーせずに行列Mの各行を複製したい： 0 1 0 1 2 3 -> 0 1 2 3 2 3 M.rowwise().replicate(n)がためshorcutありますM.replicate(1,n)は役に立たないようです。次のスニペットはコピーを行い、Mが式の場合は動作し