저는 2 차원 텐서 (1 x 1)로 마지막 2 차원에서 3 차 텐서 (1 x 1 x 1)의 텐서 수축을하려고합니다. 결과는 벡터 여야합니다. #include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>
#include <iostream>
#include <array>
#include <iostre
저는 2- 벡터와 스칼라에서 형식적으로 동일한 루틴을 작성 중입니다. 나는 그것을 인스턴스화, Eigen::Matrix<double,N,1> 템플릿으로입니다 쓰고 싶습니다 N = 2 또는 N = 1 (Eigen::Map<Eigen::Matrix<double,1,1>>(&d)로 스칼라 double d 포장 스칼라, 대한. 은 아이겐 염두에 특별한 경우로 설계
수정할 수있는 Eigen3에 커스텀 nullary-expression을 작성하고 싶습니다. Eigen documentation에 설명 된대로 nullary-expression은 수정할 수없는 것처럼 보입니다. 수정 가능한 커스텀 nullary-expression과 같은 것을 얻을 수있는 쉬운 방법이 있습니까? 사용자 지정 데이터 래퍼를 쓰는 데 사용하고 싶
Eigen 라이브러리를 기반으로이 공식 웹 페이지에 설명 된 것과 유사한 연산자 *를 구현하는 래퍼가 필요한 C++ 소프트웨어를 만들고 있습니다 https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__MatrixfreeSolverExample.html 위에서 언급 한 웹 페이지의 코드를 사용하면 템플릿 기반 클래스를 MatrixReplacem
double []의 배열을 Eigen :: Matrix4d 유형으로 변환하는 방법을 이해할 수 없습니다. 나는 수행하여 노력하고 있어요 : Eigen::Matrix4d transform = map<Eigen::Matrix4d>(M->data,M->nrows,M->ncols);
을 M은 여기서 어떤 도움 matd_t *M typedef struct
{
동등한 권리 분열 행렬 내 아이겐 C++ 프로젝트에서 A = B/C
같은 (때문에 수치 적으로보다 안정적이고 정확한되는에) 나는 다음과 같은 코드가 있습니다 Eigen::Matrix<double> A = B*(C.inverse());
,536을 그리고 내가 Matlab 위에서 언급 한 것과 비슷한 Eigen에서 역행렬을 취하는 것에 상응하는 대체품이
상대적으로 작은 NxN 행렬 (차원이 50보다 작음)의 고유치를 푸는 중이며 벤치 마크에서 어리석은 짓을하고 있는지 궁금해합니다. Eigen의 고유치 해석은 상당히 느립니다. 다음은 드라이버 함수입니다. Eigen::MatrixXd eigs_speed_test(std::vector<std::size_t> &Nvec, std::size_t Nrepeats)
저는 OpenMP로 놀았으며 C++ 코드의 특정 비트에서 속도를 높일 수 있는지 확인하려고합니다. #pragma omp parallel for
for (Index j=alignedSize; j<size; ++j)
{
res[j] = cj.pmadd(lhs0(j), pfirst(ptmp0), res[j]);
res[j]
64 비트 ARM Cortex-A53 프로세서에 특정 알고리즘을 작성하기 위해 Eigen C++ 라이브러리를 사용하고 있습니다. Eigen changelog (http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=3.3) 에는 "목표 벡터 레지스터 수 조정"을 포함하여 릴리스 3.3에서 ARM NEON 개선 사항이 있다고 나와 있습니