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>,
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
我有一个std::vector,其中填充了3x3 opencv矩阵。我想展开矩阵并将它们写成一个9xn的eigen::matrix。
std::vector<cv::Mat1d> cvMatrix;
// some code that generates a std::vector with 3880 cv matrices, the cv matrices have the size 3x3
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 9> eigenMatrix;
for (int i = 0; i < curvatures
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
据我所知,在本征中有一些稀疏矩阵(列主要)的子集列。但我不能称之为稀疏矩阵:
Eigen::SparseMatrix<double> m;
std::vector<int> indices = {1, 5, 3, 6};
// error: type 'Eigen::SparseMatrix<double>' does not provide a call operator
m(Eigen::all, indices);
有什么解决办法吗?
UPD1显式地指定列可以按任意顺序排列。
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