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GCC 5.4에서 GCC 7.2로 업그레이드 한 후 Eigen 3.3.4와의 경고

-Wall -Werror으로 코드를 컴파일 할 때 GCC 5.4를 사용하면 정상적으로 작동합니다. 내가 GCC 7.2 (네이티브 컴파일러와 같은 소스에서 내장)와 그것을 시도 할 때,이 있습니다 : error: enum constant in boolean context [-Werror=int-in-bool-context] MayLinearVectorize

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부스트 형식으로 int의 Eigen-vectors 형식을 사용했습니다.

숫자가 오른쪽 정렬되도록 boost::format을 사용하는 int의 고유 벡터를 사용하고 싶습니다. 지금까지 나는 다음과 같은 코드 int main(){ vector<Vector3i> foo; Vector3i bar; bar << -1,-1,0; foo.push_back(bar); bar << 0, 0,0; foo.push_back(bar);

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고유 라이브러리 : 여러 열에 동시에 쓰기가 안전합니까? 내가 매트릭스를

은 아이겐 라이브러리, A 말을 내가 즉, 여러 스레드에서의 열을 채우려는 스레드가 A.col(j) = xj를 호출합니다. 각 열 j은 정확히 한 번 쓰고 하나의 스레드 만 쓰게됩니다. 따라서 두 개의 스레드가 같은 열에 쓰지는 않지만 두 개의 다른 열을 동시에 쓸 수는 없습니다. 나는 스레드 환경에서 아이겐를 사용하기 전에 호출해야 Eigen::initP

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Eigen :: Tensor 수축에서 텐서를 서로 바꾸면 다른 결과가 발생합니다.

나는 텐서 수축에 의존하는 C++ 라이브러리를 만들고 있습니다. 여기에 전체 응용 프로그램을 게시하지는 않겠지 만 다음과 같이 설명했습니다. 우리는 장난감 순위 4 텐서, 아무것도 없지만 (0, 1, ..., 15) 재편 정의 Eigen::Tensor<double, 4> T (2, 2, 2, 2); for (size_t i = 0; i < 2; i++)

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어떻게 두 개의 Eigen :: DiagonalMatrix를 곱하고 결과를 Eigen :: SparseMatrix에 광고 할 수 있습니까?

선형 시스템을위한 솔버를 작성하려고하는데, Matlab/NumPy 등에서 나오면 Eigen의 유형이 조금 제한적이라는 것을 알게됩니다. 나의 현재 문제는이 문제를 해결합니다 D * DD + S D 및 DD는 유형입니다 Eigen::DiagonalMatrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> 및 S는 아이겐 :: Sp

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고유 복사 생성자 대 연산자 = 성능

제 직업에서는 Eigen 수학 라이브러리를 사용합니다. 내 자신의 클래스에 대한 초기화 프로그램 목록에서 Eigen Matrix 복사 생성자를 사용하는 것이 생성자 본문에 operator=을 사용하는 것보다 상당히 느린 동작이 발생했습니다. 이 예제에서 "매트릭스"는 정적으로 크기가 조밀 한 매트릭스입니다. class Slow { public:

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Eigen :: SparseMatrix를 <double>에서 deal.ii로 변환 : SparseMatrix <double>?

이것은 일종의 모호한 질문이며 나는 아무에게도 대답을 기대하지 않지만 Eigen :: SparseMatrix를 가져 와서 반환하는이 메서드가 있습니다. 나는 그것을 deal.ii 라이브러리에 넣고 싶습니다. deal/iigen에서 SparseMatrix를 복사/변환하는 방법이 있습니까? 비슷한 방법으로 아이겐 :: 희소 행렬이 있습니까 `SparseMatr

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2 행렬을 비교하는 방법은 무엇입니까?

다른 말로하면 나는 Comparing two matrices with eigen 을 공부했지만 제 질문은 같지 않다고 말해야합니다. 가정 나는 두 개의 고유 행렬 A와 B가 있고, 나는 방법 다음에을 편집하려면 : 경우 (A (I, J)> B (I, J)) A (I, J) = A (I, J) 달리 A (I, J) = B (I, J)는 I는 루프에 대한 명시

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작은 sparsematrices에서 eigen3 sparsematrix 조립

나는 결합 된 다중 물리 시스템의 jacobian을 조립 중입니다. 자 코비안은 각 시스템에 대한 대각선상의 블록 매트릭스와 커플 링을위한 대각선 블록으로 구성됩니다. 블록으로 분리하여 조립 한 다음 투영 행렬로 합쳐서 완전한 자 코비안을 얻을 수있는 것이 가장 좋습니다. 의사 코드 (여기서 J [i]는 대각선 요소이고 C [ij]는 커플 링, P는 전체

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EIGEN 행렬의 각 요소에 std :: function을 적용 할 수 있습니까?

저는 Eigen :: MatrixXd를 가지고 있으며, 구성 요소별로 함수를 적용하여 모든 요소를 수정하고 싶습니다. 예를 들어 : MatrixXd m = ...; std::function<double(double)> f = ... m1 = m.apply(f); 이 결과를 얻을 수있는 방법이 있나요`