我正在尝试编译Eigen3
MatrixXd A(2,2);
A << 2,-1,1,3;
PartialPivLU >> lu(A);
但是我得到了编译器错误(见下文)。
如果我删除"Ref<>它编译好了。有人知道如何在Ref<>中使用PartialPivLU吗?“
谢谢史蒂夫
In file included from /apps/eigen/3.2.8/include/eigen3/Eigen/LU:23:0,
from /apps/eigen/3.2.8/include/eigen3/E
我似乎找不到任何关于如何在CppAD中使用特征的很好的文档。我希望看到解决的具体问题是如何用CppAD::AD<double>的矩阵来乘一个双数矩阵。下面是一个不编译的MWE:
#include "cppad/example/cppad_eigen.hpp"
#include "Eigen/Dense"
int main() {
using ADdouble= CppAD::AD<double>;
const int n = 3;
Eigen::Matrix<double, n, n> A = E
我希望有一个指向特征矩阵的operator()函数的函数指针。特别是operator() Eigen的VectorXi矩阵类,它只接受一个索引。即我在调用时使用的运算符:
VectorXi V(1);
...
VectorXi::Index i = 0;
VectorXi::Scalar& vi = V(i); // <-- this one
我试过的是:
VectorXi::Scalar& (*value_at_i)(VectorXi::Index i ) = &VectorXi::operator();
但这给了我一个很长的错误:
...: error: no
在Visual Studio中使用(Debug/x64)进行编译时,我出现了以下错误。
1>c:\users\ui\desktop\eigen-eigen-323c052e1731\eigen\src/Core/functors/StlFunctors.h(78): error C2039: 'binder2nd': is not a member of 'std'
1> c:\users\ui\desktop\eigen-eigen-323c052e1731\eigen\src/Core/arch/CUDA/Half.h(614): note:
我试图探索"solveInPlace()“函数的选项,同时在Eigen3.3.7中使用LLT来加快我的应用程序中的矩阵逆计算。我使用了下面的代码来测试它。
int main()
{
const int M=3;
Eigen::Matrix<MyType,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic> R = Eigen::Matrix<MyType,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic>::Zero(M,M);
// to make sure full rank
我正在尝试构建TensorFlow1.2-RC1,但是如果我尝试使用-mfpu=neon标志进行编译,我的构建将失败。如果我使用的是-mfpu=vfpv3标志,那么构建就能正常工作。这是针对beaglebone黑色基板的。有没有人在这种类型的平台上成功地构建了这个?
Tensorflow从这个提交中拉出:
我收到构建错误:
ERROR: /mnt/tensorflow/tensorflow/core/kernels/BUILD:2128:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/core/kernels:svd_op' failed: g
我正在更新3岁的旧代码,并试图用Vector2d和Matrix2d做一对代码。粗略地说,代码是
vector<pair<Vector2d, Matrix2d>> list;
list.resize(points.size());
Vector2d md;
Matrix2d Sd;
for(int i=0; i<n; i++) {
// do stuff to assign elements of md and Sd
// ...
list[i] = make_pair(md, Sd); // SIGSEGV on this line
}
我
我在跟踪艾根文档,b打印,但a不打印。
#include <iostream>
#include <eigen3/Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()
{
Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0);
MatrixXi a { // construct a 2x2 matrix
{1, 2}, // first row
{3, 4} // second row
};
cout << b
有时,用户ggael给出了将eigen::vectorXf映射到eigen::matrixXf的问题的答案。
现在,我需要做一些类似于现有矩阵的事情,例如,我知道我可以:
for(int i=0;i<p;++i){
VectorXf vec=q.col(i);
/*q is a p**2 by n matrix*/
Map<MatrixXf> qi(vec.data(),p,p);
/*run function that uses qi to produce a scalare and store that scalar*/
}
但是(在我看