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고정 된 크기의 대각선을 따르는 블록을 제외하고는 드문 드문 행렬을 가지고 있다고 가정 해 보겠습니다. Eigen::SparseMatrix<float> lhs; 좌 약 2 % 비 희소이지만, 매우 클 수있다. 그럼, 내가 벡터가 있다고 가정 해 보자 순간 Eigen::MatrixXf rhs = Eigen::MatrixXf::Random(SomeSz, 1);

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Eigen을 가진 C++ Varaidic Tempate 매개 변수 목록을 사용하는 오버로드 함수가 예기치 않은 결과를 나타냅니다.

Eigen 내에서 C++ 템플릿을 테스트했으며 tempates 및 템플릿 매개 변수 목록을 사용할 때 개발하는 동안 문제가 발생했습니다. 다음 예제 에서처럼 "Function 2"는 모든 호출에 대해 인쇄됩니다. 비록 세 번째 호출과 네 번째 호출이 프로토 타입과 완벽하게 일치하더라도. 템플릿 화 된 매개 변수 목록이 모호함으로 인해 우선 순위가 높은 것으

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Eigen을 다중 스레드로 실행하십시오.

고유 병렬화와 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. 내 이해를 위해 Eigen은 내부 병렬 처리를 처리하지만 멀티 스레딩을 활성화하려고합니다. 나는 G ++로 "-fopenmp"플래그를 사용하여 컴파일하고 OMP_NUM_THREADS = 4 ./exec로 실행 파일을 실행하기 시작했습니다. 나는 가끔은 내가 하나 이상의 스레드를 사용하여 볼 수 있습니다 내

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VS 2010에서 PCL을 사용할 때 YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TY 오류가 발생했습니다.

PCL과 OPENCV를 사용하는 opensource C++ 프로그램을 컴파일하고 있습니다. 문제는 다른 Eigen 객체 사이의 유형 변환 인 것 같습니다. c:\program files (x86)\pcl 1.6.0\3rdparty\eigen\include\eigen\src\core\matrix.h(294): error C2338: YOU_MIXED_DIFF

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Eigen을 사용하여 고유 값의 원래 순서를 얻는 방법?

나는 고유 값을 가진 대각선 행렬을 가지고있다. 1, 2 및 3입니다. 약간의 노이즈로 값을 방해하지만 시퀀스를 변경할만큼 작습니다. 이 행렬의 고유 값을 구하면 50 %의 경우 1,2,3이고 다른 50 %의 경우는 1,3,2입니다. 내가 잡음없이 똑같은 일을 할 때 순서는 항상 1,2,3입니다. I 사용하여 고유 값을 구 matrix.eigenvalues

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리눅스의 intel 컴파일러에서의 고유 라이브러리 컴파일 오류

cygwin에서 mingw 컴파일러로 Eigen을 성공적으로 컴파일 할 수있었습니다. Intel C++ 컴파일러로 Linux에서 컴파일 할 때 다음 오류가 발생합니다. 저는 Eigen 라이브러리를 사용하여 AX = B를 풀고 있습니다. 나는 Eigen3.3-rc1을 사용하고 있습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요? 감사합니다. ./Eigen/src/Core/

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Eigen : MATLAB의 changem()과 동등한 효율성?

I는 MATLAB의 changem()에 등가 인 고유치 VectorXi에 작업을 수행하기 위해 필요하고 : 순간 http://www.mathworks.com/help/map/ref/changem.html , I 이러는하고있는 방법은 배열의 값 위에 루핑 스위치/케이스 블록으로 재 매핑을 수행하는 단계를 포함한다. 나는 이것이 특히 효율적이지 않다는 것을 짐

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Eigen에서 Tensor를 바꾸는 방법

나는 두 개의 텐서의 행렬 곱을 얻으려고합니다. 텐서의 하나가 곱 해지기 전에이 텐서의 하나가 바뀌어야합니다 (At*B). 지금까지 내가 eigen documentation에서 발견 한 바는 전치가없고 행렬 전치가없는 행렬 곱입니다. 저는 텐서 중 하나와 2 개의 텐서를 직접 계약하는 방법을 찾고 있습니다. 계약하기 전에 하나의 텐서를 이항시켜야합니다.

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고유 한 증분 열 단위로

동적 행렬의 열을 하나씩, 작업 내역 (사본/중간 물 생성 없음)으로 증가시키는 방법은 무엇입니까? 시도 : #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include <stdint.h> int main(void){ Eigen::MatrixXf A; A = Eigen::MatrixXf::Random(

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MATLAB 작업 공간에서 Eigen의 복잡한 희소 행렬 매핑하기

저는 Matlab의 mex 함수를 통한 고유 해법을 사용하여 선형 대수 방정식 Ax = b을 풀기 위해 작업 중입니다. 복잡한 희소 행렬 A와 Matlab 작업 공간의 희소 벡터 b가 주어지면 Eigen sparse 행렬 형식으로 행렬 A와 벡터 B를 매핑하려고합니다. 그 후, 나는 그것을 해결하기 위해 Eigen의 선형 방정식 해석을 사용해야합니다. 결국