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问在Eigen 3.1.0-alpha1中返回稀疏矩阵
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Stack Overflow用户

提问于 2011-12-19 20:04:05

回答 1查看 332关注 0票数 0

我使用eigen 3.1.0-alpha1作为我的第一个小软件的求解器。我需要从一个类的方法返回一个稀疏矩阵：

SparseMatrix KMDMatrix::Assembly(double ***p_objs){
SparseMatrix <double> Kglobal(15,15); 
        for (int i = 0; i < N_POINTS; ++i){
            for (int j = 0; j < 10; ++j){
                for (int h = 0; h < 10; ++h){
                    Kglobal.coeffRef(i*5+j,i*5+h)+=p_objs[i][j][h];
                }
            }
        }

return Kglobal;

但它不起作用。其中一个错误是: error C2955：'Eigen::SparseMatrix‘：使用类模板需要模板参数列表

我已经声明了：

SparseMatrix Assembly(double ***p_objs);

我在使用Eigen时有一些困难，参考资料对我来说不清楚。谢谢你对我的照顾

return-type

eigen

c++

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2011-12-19 20:13:16

根据您的代码，您应该使用

SparseMatrix<double> KMDMatrix::Assembly(double ***p_objs){

在返回类型说明符中

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/8566858

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稀疏矩阵

存储 matrix

在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以稀疏矩阵的方式存储以解决资源。在R中，可以用Matrix这个包, 它可以将矩阵转化为稀疏矩阵。

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Eigen 高维矩阵运算

dimensions eigen int sum tensor

Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维）注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里官方文档（注明了 unsupported）：https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接

为为为什么

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目录一：安装Eigen （1）安装方式一、直接命令安装方式二、源码安装：（2）移动文件二：使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角三：其他用法示例简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。官网：Eigen 一：安装Eigen （1）安装方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装： https://gitlab.com/libeigen/eigen/-

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稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。

hotarugali

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Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。。简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。当前（2023.1）最高 release 版本： 3.4.0 Eigen 采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 Eigen 的定位是矩阵运算，已经

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大黄大黄大黄

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matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算[通俗易懂]

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说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。

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在 Visual Studio 中配置 Eigen库

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SciPy 稀疏矩阵（1）：介绍

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2023/08/28

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稀疏矩阵及其实现这一节用到了数组的一些知识，和线代中矩阵的计算方法。建议没有基础的读者去看一下矩阵的相关知识。和之前的博客一样，这次依然参考了严蔚敏的《数据结构（C语言版）》。稀疏矩阵的预定义 /*--------稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示----------*/ typedef int ElemType; #define MAXSIZE 12500 // 假设非零元个数的最大数值为12500 typedef struct { int i, j;

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SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

容器存储 scipy 数组索引

上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。

不可言诉的深渊

2023/08/28

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

存储数据结构 scipy 数组索引

散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此，无论是进行数据检索、缓存操作，还是实现关联数组，散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而，这个方法的一个缺点是，在某些情况下，可能会产生聚集效应，导致某些单元过于拥挤，而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。然而，为了保持高效性，我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如，我们可以使用再哈希（rehashing）技术来重新分配键，以更均匀地分布散列表中的元素，减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。

不可言诉的深渊

2023/09/12

3780

经典算法之稀疏矩阵

https 网络安全文件存储编程算法存储

在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。

用户3467126

2019/11/26

4.2K0

稀疏矩阵的压缩方法

文件存储 numpy linux

说明：稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。

老齐

2022/01/04

5.2K0

稀疏矩阵的概念介绍

机器学习 python 神经网络深度学习人工智能

在机器学习中，如果我们的样本数量很大，在大多数情况下，首选解决方案是减少样本量、更改算法，或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴，而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集（例如常用的 DataFrame）是保存在内存中的对象（因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级），所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。

deephub

2022/04/14

1.1K0

如何使用python处理稀疏矩阵

numpy 文件存储机器学习神经网络深度学习

大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式，通常用行表示数据集实例，用列表示要素。

用户3578099

2020/05/20

3.5K0

g2o、Eigen、Mat矩阵类型转换

图像处理编程算法

本文仅做学术分享，已获得作者授权转载，未经允许请勿二次转载！欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF文档，欢迎转发朋友圈，分享快乐。

点云PCL博主

2020/09/30

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