我确实有一个实现最小化算法的函数。我没有包括所有的vars,只包括用来说明类型的矩阵:
typedef Eigen::SparseMatrix<double> SpMat;
typedef Eigen::VectorXd Vec;
int lm_solver(void (*f_dz)(Vec* x_, int m, Vec* dz_, SpMat* W_),
void (*f_H)(Vec* x_, SpMat* jac_,int n_, int m_),
Vec* x, int nx, int mm, int nnz,
我想知道是否能够有效地找到稀疏矩阵中的最大/最小系数。
minCoeff()/maxCoeff()函数似乎不是为稀疏矩阵实现的,这有点奇怪。
我找到了这个答案,,但我想不出来。
using Tmp = typename remove_cv_ref<decltype(matrix)>::type;
if constexpr(std::is_base_of<Eigen::SparseMatrixBase<Tmp>, Tmp>::value)
max = Eigen::Map<const Vector>(matrix.valuePtr(), ma
eigen函数中特征向量的符号随symmetric参数的规范而变化。请考虑以下示例:
set.seed(1234)
data <- matrix(rnorm(200),nrow=100)
cov.matrix <- cov(data)
vectors.1 <- eigen(cov.matrix,symmetric=TRUE)$vectors
vectors.2 <- eigen(cov.matrix,symmetric=FALSE)$vectors
#The second and third eigenvectors have opposite sign
all(vec
我想给SparseMatrix添加一个密集的矩阵,我知道我可以很容易地对密集矩阵做矩阵+向量
Eigen::MatrixXf mat(2,4);
Eigen::VectorXf v(2);
mat << 1, 2, 6, 9,
3, 1, 7, 2;
v << 0,
1;
//add v to each column of m
mat.colwise() += v;
但是对于稀疏矩阵,如何做到这一点呢?
我使用C++中的特征库来求解稀疏线性方程: Ax=b,其中,a是正方形稀疏矩阵,b是矩形稀疏矩阵。我有多个A矩阵的实例,并且每个实例都有多个右侧的b。因此,我希望对所有的A矩阵进行一次分解,并存储它们,然后存储每个A和每个b的解。
我尝试使用C++向量来存储所有求解器。这是我写的示例代码:
vector<Eigen::SparseMatrix<double>> A;
//fill in all A matrices
vector<Eigen::SparseLU<Eigen::SparseMatrix<double>>> solver
我使用的是模板库,由于在我的代码中,其中一个模板参数可以采用有限范围的值,因此在建议下,我决定使用std::variant,并在其中声明我可能需要的所有对象: std::variant<TemplateClass<1>, TemplateClass<2>, ..., TemplateClass<5>> 我从来没有用过这个工具。 要访问TemplateClass的方法,我必须使用std::visit,但有时它可以工作,而另一些则不能,比如no member function XXX in std::variant < .... >或“
我正在做一个化学模拟,用本征进行线性代数的计算。
这是我给出的基片浓度的电流矢量来确定gibbs自由能产率的代码:
#define R 8.314 // Gas constant - J mol^-1 K^-1
#define T 298.0 // Temperature - K
typedef Eigen::MatrixXf Matrix;
typedef Eigen::VectorXf Vector;
Vector calculateGibbs(Vector C, Matrix S, Vector F) {
/** Calculate value of G vector
当尝试使用本征中某些操作的结果初始化向量时,结果似乎不同,取决于所使用的语法,即在我的机器上,以下代码末尾的断言失败:
const unsigned int n = 25;
Eigen::MatrixXd R = Eigen::MatrixXd::Random(n,n);
Eigen::VectorXd b = Eigen::VectorXd::Random(n);
Eigen::VectorXd x = Eigen::VectorXd::Zero(n);
Eigen::VectorXd y = Eigen::VectorXd::Zero(n);
y = R.triangularView&