为什么Eigen MatrixXd::transpose()会进行根本不是转置的置换？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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4_机械臂位姿求逆理论及代码计算

3、eigen库求位姿的逆直接代码： Eigen::Vector3d euler_angle(2.288083, 0.035207, 1.550335); // 使用Eigen库将欧拉角转换为旋转矩阵...[0], Eigen::Vector3d::UnitX()); cout << "RBA is :\n" << RBA << std::endl; cout << "RBA 转置 is...:\n" << RBA.transpose() << std::endl; Eigen::Matrix3d R = RBA.transpose(); Eigen::Vector3d...(2,0)= 0.259270; Eigen::MatrixXd inv_pos(3,1); Eigen::Matrix m3x1; m3x1 =...-R*current_pos; cout << "m3x1 is :\n" << m3x1 << std::endl; 旋转的逆是其转置矩阵。

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Eigen的基础使用

#Eigen的安装下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer....Eigen::Matrix matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd...<< matrix_33.transpose() << endl; // 转置 cout eigen_solver ( matrix_33.transpose()*matrix_33 ); cout...，但是求逆运算量大 Eigen::Matrix matrix_NN; matrix_NN = Eigen::MatrixXd

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eigen库的使用_vcg库

复制代码 Eigen 特殊矩阵生成复制代码 // Eigen // Matlab MatrixXd::Identity(rows,cols)...矩阵转置复制代码 // Views, transpose, etc; all read-write except for .adjoint(). // Eigen...// Matlab R.adjoint() // R' R.transpose() // R.' or conj(...R') R.diagonal() // diag(R) x.asDiagonal() // diag(x) R.transpose...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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eigen使用教程_kafka简单使用

； (2)、求矩阵的转置、共轭矩阵、伴随矩阵：可以通过成员函数transpose()、conjugate()、adjoint()来完成。...求矩阵的转置、共轭矩阵、伴随矩阵 std::cout << m.transpose() << std::endl << std::endl; std::cout << m.conjugate() <<...这些不影响你的使用，它只是为了方便Eigen的优化。 2、求矩阵的转秩、共轭矩阵、伴随矩阵。...可以通过成员函数transpose(), conjugate(),和 adjoint()来完成，注意这些函数返回操作后的结果，而不会对原矩阵的元素进行直接操作，如果要让原矩阵的进行转换，则需要使用响应的...矩阵转置 // Views, transpose, etc; all read-write except for .adjoint(). // Eigen

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Eigen库学习教程(全)

() { Eigen::MatrixXd m(2,2); // MatrixXd 表示的是动态数组，初始化的时候指定数组的行数和列数 m(0,0) = 3; //m(..."m1: " << std::endl << m1 << std::endl; std::cout << "m2: " << std::endl << m2 << std::endl; } 7 矩阵转置...，共轭，共轭转置下面介绍矩阵的一些操作： 7.1 转置和共轭对矩阵的转置、共轭和共轭转置由成员函数transpose(),conjugate(),adjoint()实现 MatrixXcf a =...0.536,0.33) Here is the matrix a^* (-0.211,-0.68) (0.597,-0.566) (-0.605,-0.823) (0.536,0.33) 7.2转置需要注意的事项...要避免错误，可以使用in-place转置。类似的还有adjointInPlace()。

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Eigen 使用教程

;typedef Matrix VectorXf;type 默认构造时，指定大小的矩阵，只分配相应大小的空间，不进行初始化。... 定义的类型例如： MatrixXd 为 double 类型的动态矩阵 1 2 3 4 5 6 7MatrixXd a(3, 3); cout (i); 常用操作大多数情况下，Eigen 要求操作的数据类型一致布尔归约操作语法示例转置 .transpose...asDiagonal() v.asDiagonal() 向量平方和 .squaredNorm() v.squaredNorm() 向量模长 .norm() v.norm() Matrix 矩阵操作操作语法示例转置....transpose() v.transpose() 共轭 .conjugate() a.conjugate() 共轭转置 .adjoint() a.adjoint() 元素个数 .size() a.size

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eigen库的使用_eigenvalue

Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #include，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。...Vector3d; # 行向量 typedef Matrix RowVector3f; # 动态大小 typedef Matrix MatrixXd...; typedef Matrix VectorXf; type 默认构造时，指定大小的矩阵，只分配相应大小的空间，不进行初始化。...转置和共轭 MatrixXcf a = MatrixXcf::Random(3,3); a.transpose(); # 转置 a.conjugate(); # 共轭 a.adjoint();...# 共轭转置（伴随矩阵） # 对于实数矩阵，conjugate不执行任何操作，adjoint等价于transpose a.transposeInPlace() #原地转置 Vector3d v(1,2,3

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eigen库的使用_sfml是什么库

但并不是所有组合都work的，比如Matrix5s就会报错（虽然想的是5×5 short）；也不是必须是正方形的矩阵。那如果想用5×5 short的maxtrix呢？或者是长和宽不同的矩阵呢？...Matrix M1; Matrix M2; 另外，Eigen还支持在编译的时候还不知道长和宽的矩阵，用X代替，如MatrixXf, MatrixXd...第二种方式，B矩阵，可以看到是一列一列填数字的，当然也可以换成一行一行填，不过Eigen的储存方式是列主导的，一列一列填效率会更高。...cout << ( M2 - Matrix4f :: Ones () * 2.2 == Matrix4f :: Zero () ) << endl 矩阵的转置和逆运算 // Transposition...通过Eigen的Map类来初始化矩阵。 t进行了scale, 旋转和平移变换。用矩阵表示的话，变换如下 U = TRSI，其中I表示单位矩阵。

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SLAM算法＆技术之Gauss-Newton非线性最小二乘算法

这要求H可逆（正定），但实际情况并不一定满足这个条件，因此可能发散，另外步长 Delta_x可能太大，也会导致发散。综上，高斯牛顿法的步骤为 ? 编程实现问题：非线性方程: ?...N组数据可以组成一个大的非线性方程组 ? 我们可以构建一个最小二乘问题： ? 要求解这个问题，根据推导部分可知，需要求解雅克比。 ? 使用推导部分所述的步骤就可以进行解算。...> #include #include #include #include <chrono...::MatrixXd cost= fx_.transpose() * fx_; return cost(0,0); } void solveByGaussNewton...::MatrixXd fx_; Eigen::MatrixXd J_; // 雅克比矩阵 Eigen::Matrix3d H_; // H矩阵 Eigen

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Math-Model（五）正交分解(QR分解)

= QRSchmidt(A,b) %方阵的QR的Gram-Schmidt正交化分解法，并用于求解AX=b方程组[m,n]=size(A); if m~=n %如果不是方阵，则不满足QR分解要求...其中，Ah是A的共轭转置酉矩阵性质如果A是酉矩阵 ? ? 也是酉矩阵； det(A)=1; 充分条件是它的n个列向量是两两正交的单位向量。...分解方法 C++的QR分解代码为 #include #include using namespace Eigen; using namespace std...好了大功告成，为什么我要写计算方法的文章呢，虽然现在有很多的库和包给我们调用，但是我们也不能忘了代码的本质是为了解决复杂的数学问题，从根源上去理解一种计算方法有助于我们对自身代码的优化，比如这些方法我们可以把它写到...FPGA和CUDA等并行或者分布式的计算当中，加速我们的计算方法，这比直接单机去调用这些库会超乎想象的快。

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教程 | 如何利用C++搭建个人专属的TensorFlow

我们决定使用特征库后端（Eigen library backend）进行线性代数运算，这个库有一个叫做 MatrixXd 的矩阵类，用在我们的项目中： class var {// Forward declarationstruct...为什么是 C++？在实际过程中，C++可能并不适合做这类事情。我们可以在像「Oaml」这样的函数式语言中花费更少的时间开发。...Eigen（库名）举例来说，我们可以直接使用一个叫「Eigen」的 TensorFlow 的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。...有一种类似于我们的表达式树的味道，我们构建表达式，它只会在我们真正需要的时候进行评估。然而，使用「Eigen」在编译的时间内就能决定什么时候使用模版，这意味着运行的时间减少了。...基准在 Python 的 TensorFlow 库中，对虹膜数据集进行 10000 个「Epochs」的训练以进行分类，并使用相同的超参数，我们有： 1.TensorFlow 的神经网络： 23812.5

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c++基础知识

::Dynamic, Eigen::Dynamic > matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd matrix_x; ...cout << matrix_33.transpose() << endl; // 转置 cout << matrix_33.sum() << endl; ...; matrix_NN = Eigen::MatrixXd::Random( MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE ); Eigen::Matrix<...，会抛出bad_cast异常（3）其他将null指针，转换成任何类型的指针；将任何类型的指针转换成void*类型的指针。 ...该操作不会去进行动态类型或者静态类型的检测，它仅仅将值强行赋值过去。从某种意义上对编译器进行了一种欺骗，同时也带来了一定的不安全性。所以在使用这个cast的时候，要慎重。

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

，在对图中节点属性进行分析时，通常使用节点的名称去访问图中的节点，而不是使用节点的索引。...[,2] [,3] [1,] 4 5 6 [2,] 8 10 12 [3,] 12 15 18 矩阵的转置使用函数 t()。...，eigen() 函数的计算速度会变得很慢，此时通常会使用 RSpectra 包来加快计算速度。...::Map A){ Eigen::SelfAdjointEigenSolver es(A); return Rcpp:...试着创建一个向量，看看向量能否包含不同类型的元素，比如 c(1, "a") 会创建一个什么向量； 2. 试着对矩阵进行运算，能否求出一个矩阵的最大元素； 3.

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tf.transpose

tf.transpose( a, perm=None, name='transpose', conjugate=False)转置a.根据perm来改变尺寸。...返回的张量的维i将对应于输入维perm[i]。如果没有perm，它被设为(n-1…0)，其中n是输入张量的秩。因此，默认情况下，这个操作对二维输入张量执行一个常规矩阵转置。...如果共轭为真，a,dtype可以是complex64，也可以是complex128，然后对a的值进行共轭和转置。...将其设置为True在数学上等价于tf.conj(tf.transpose(input))返回值:转置张量。...Numpy的兼容性在numpy中，转置是一种内存效率高的常量时间操作，因为它们只是用调整后的步长返回相同数据的新视图。张量流不支持大步，因此转置返回一个新的张量，其中的项被置换。

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日拱一卒，麻省理工的线性代数课，向量空间

然而除了主元为0时需要行交换之外，课堂上教授还提到一些科学计算软件比如MATLAB，在主元非常小，接近于0时也会进行交换。...除此之外，置换矩阵还有一个非常重要的性质： P^{-1}=P^T 即置换矩阵的逆矩阵等于它的转置，也可以写成： P^TP = I 转置矩阵我们先来看一个转置矩阵的例子： \begin{bmatrix...} 我们可以看成原矩阵的第一行变成了转置矩阵的第一列，原矩阵的第一列变成了转置矩阵的第一行。...转置矩阵使用符号 T 来表示，它是transpose的缩写。...显然不是，因为对于任意向量而言，当它和0进行数乘之后都会得到(0, 0)坐标的向量。而原点不在平面当中，这就违反了空间的定义。进而，我们可以推到：所有向量空间必须包含0向量，即原点。

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SLAM知识点整理

如果没有回环检测，那么在构建地图的时候会产生偏移，如果不把偏移拉回来，地图会产生灾难性的崩塌。...旋转矩阵为正交阵，它的逆(即转置)描述了一个相反的旋转：行列式为1的正交矩阵实际上就是一个标准正交方阵，即一个正交单位矩阵。因为是标准正交矩阵，所以逆=转置。...来进行表示相反如果知道R也可以反过来求q 如果当接近于0的时候，剩下三个分量会非常大，这个时候就会非常不稳定，此时我们会考虑用其他的方式进行转换。...33 = Matrix3d::Random(); cout << matrix_33 << endl; cout << "---------------" << endl; // 转置...(matrix_33.transpose() * matrix_33); cout << eigen_solver.eigenvalues() << endl; cout << eigen_solver.eigenvectors

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pytorch的python API略读--tensor(六）

torch.gather：沿着某个维度对输入tensor进行变换，用法如下： torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None...[[1, 0], [0, 1]])) tensor([[-0.5268, -0.3979], [-0.3918, -0.7679]]) torch.permute：返回输入tensor的一个维度层次的置换...，不知道置换的概念，可以搜索下群论中的置换群的定义及置换的记号。...进行变换，这个函数在深度学习编程中经常用到，用法如下： >>> cvtutorials = torch.randn(3, 4) >>> torch.reshape(cvtutorials, (2, 6)...: 对tensor进行变换，如果是二维tensor，也就是矩阵中的转置，用法如下： torch.transpose(input, dim0, dim1) 举个例子如下： >>> cvtutorials

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tf.transpose函数

tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的，如果输入张量是二维，就相当是转置...tf.transpose(x, perm=[1,0,2])代表将三位数组的高和行进行转置。...返回： tf.transpose 函数返回一个转置 Tensor. 置换 a,根据 perm 重新排列尺寸....返回的张量的维度 i 将对应于输入维度 perm[i].如果 perm 没有给出,它被设置为(n-1 … 0),其中 n 是输入张量的秩.因此,默认情况下,此操作在二维输入张量上执行常规矩阵转置.如果共轭为...True,并且 a.dtype 是 complex64 或 complex128,那么 a 的值是共轭转置和. x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tf.transpose

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CS231n：10 目标检测和分割

那就是卷积转置。首先，先来回忆一下卷积操作：如下图是一个 3*3 的卷积核，步长为1,0填充为1的例子，卷积核的框内进行点乘运行，将结果求和后作为输出填在相应位置，一次卷积核的框移动一格。...image.png 此外，置换卷积（Transpose Convolution），在很多地方有很多别名：Deconvolution (不是个好名字) ，Upconvolution，Fractionally...image.png 那么，为什么叫置换卷积呢，这里的Transpose具体指什么呢？...我们知道 Transpose 在矩阵运算中代表转置，实际上置换矩阵从矩阵运算的角度看，就是将卷积核对应的矩阵置换得来的，具体分析如下：假设我们有一个4×4的矩阵，需要在上面使用一个3×3的卷积核进行卷积操作...也就是说，尽管它被称为置换卷积（或者转置矩阵），但这并不意味着我们是取某个已有的卷积矩阵并使用转置后的版本。

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PyTorch中的转置卷积详解

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。前言转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。...transpose conv 与 direct conv最大的区别在于：转置卷积支持错位扫描。显然，错位扫描的性质使得扫描次数变多了。...′+2∗p′+(k′−1)]/s′ 初学者大多数会晕在这一步，因为转置卷积悄悄地偷换了2个概念，s’与p’。...往下看就明白为什么说偷换了。我先给出结论，在现行的对应转置卷积中，s’总是等于1，p’<=0。...五、对stride处理的补充我们回来讨论第三节中遗留的问题， 为什么o=3,s=2,k=3,p=1时，i’=5，而不是6。

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