我有一个二维特征阵列,其中数组中的每一个项目都是一个三元特征向量(例如,一个表面上的速度场)。
我想用一个3元素的特征RowVector乘以二维数组中的每个元素,有效地取点积。
Eigen::Array<Eigen::Vector3d, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> velField(5, 5);
Eigen::Vector3d n;
// ... initialisation of n and velField not shown
Eigen::Array<double, Eigen::Dynamic, E
我有std::Vector3d类型,当我使用Microsoft 2012编译这段代码时,它有/Qvec-report:2标志,用于报告矢量化细节。它显示的循环由于第1304原因没有向量化(循环包含不同类型的赋值),这是在msdn页面-上指定的。
我的代码如下:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <time.h>
#include<Eigen/StdVector>
int main(char *argv[], int argc)
{
int tempSize=100;
/** I
我想创建一个自定义的特征向量类,它将引用命名为特定的段(或矩阵块)。这应该允许我立即修改向量的特定部分,而不必记住特定的索引,在我看来,这将导致在处理大型向量/矩阵时产生更易读的代码。在遵循了Eigen文档中的一些建议之后,我提出了以下演示实现:
#include "Eigen/Core"
#include <iostream>
struct State : public Eigen::Matrix<double,12,1>{
static constexpr unsigned int SIZE = 12;
using data_t =
我正在使用bazel构建一些代码。代码在进行圆顶矩阵赋值时出现编译错误。
typedef Eigen::Matrix<double,44,44> stateMat_t;
typedef Eigen::Matrix<double,44,44> stateTens_t[44]; //44 x 44 x 44
// bunch of other code...
typedef std::vector<stateMat_t> stateTensTab_t;
// bunch of other code...
stateTensTab_t fxxList
我使用以下代码在Eigen3中创建了一个稀疏矩阵:
#include <eigen3/Eigen/Sparse>
#include <eigen3/unsupported/Eigen/src/SparseExtra/MarketIO.h>
#include <vector>
using SpMatrix = Eigen::SparseMatrix<double>;
using Eigen::SparseMatrix;
using S = Eigen::Triplet<double>;
using namespace std;
usi
我想用简单的语法在C++中设计一个包装器:
Vector<double,stl> v; // aka std::vector<double>
Vector<double, eigen> w; // aka Eigen::VectorXd from Eigen library
Matrix<double, eigen> m; // aka Eigen::MatrixXd from Eigen library
但是,我没有得到这个语法,特别是对于最后两个例子。以下是我对STL向量包装的代码:
#ifndef WRAPPER_HPP
#define W
编辑:性能上的巨大差异是由于测试中的一个错误造成的,如果正确设置Eigen的速度要快2到3倍。
我注意到使用C++ 库的稀疏矩阵乘法比使用Python 库慢得多。我用scipy.sparse实现~0.03秒,用Eigen实现~25秒。也许我在艾根做了什么错事?
这里是Python代码:
from scipy import sparse
from time import time
import random as rn
N_VALUES = 200000
N_ROWS = 400000
N_COLS = 400000
rows_a = rn.sample(range(N_COLS), N_V
我正在编写一个到一些数据std::array<std::array<double,3>,4> a的接口。我希望能够将数据解释为Eigen::Map<Eigen::Vector3d>的std::array。如果我没有默认的初始值设定项,如何初始化std::array?基本上,数组必须在构造函数中的{}之前构建。
class Interface{
Interface( std::array<std::array<double,3>,4>& a ) :
data_( a[0].data() ), // this works
我有一个矩阵,它是:
std::vector<std::vector<std::complex<double>>> A;
我想把它映射到像这样的特征线性代数库:
Eigen::Map<Eigen::MatrixXcd, Eigen::RowMajor> mat(A.data(),51,51);
但是代码失败了
error: no matching function for call to
‘Eigen::Map<Eigen::Matrix<std::complex<double>, -1, -1>,