在我的应用程序中,我必须通过网络发送Eigen::SparseMatrix<float>对象,这意味着我需要序列化它们,另一方面,按照中的建议,将它们反序列化为一个Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<float>>。
我现在的问题是,我想在接收端执行一些操作,即对到达的所有矩阵进行求和。
但是,当我试图将两个Eigen::Map对象添加到一起时,它会产生一个编译器错误。对于我试图在Eigen::Map上执行的任何操作,都是这样的:
// This leads to a compiler error
Eigen::Map<Eig
我正在用DiagonalMatrix编写C++类,在实现operator()时遇到了困难
double& DiagonalMatrix::operator() ( unsigned int i, unsigned int j )
{
if( i == j and i < size() )
{
return mValues[i];
} else
{
//What should I do here?
}
}
const double& DiagonalMatrix::operator() ( unsigned int i, unsigne
我的密码
因此,我编写了一个迭代求解稀疏超定线性系统的算法。这意味着我的代码看起来如下:
construct_A_matrix();
construct_B_matrix();
while(someCondition){
x=solveSystem(A,B) //solve Ax=B. This system is overdetermined
//since A has more rows than cols.
update_A_matrix(x) //update A based on x
updat
我使用eigen库来执行稀疏矩阵操作,特别是填充稀疏矩阵。但是在我们的例子中,行和列非常大,这导致填充稀疏矩阵的时间很长。有没有什么有效的方法来做到这一点(也许是通过其他库)?
下面是我的代码:
SparseMatrix mat(rows,cols);
mat.reserve(VectorXi::Constant(cols,6));
for each i,j such that v_ij != 0
mat.insert(i,j) = v_ij;
mat.makeCompressed();
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