eigen

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내가 여러 스레드를 사용하는 경우, 고유의 콜레 분해를 가속화 것 (fopenmp를 사용하여) 궁금 https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1LLT.html 이 특정 방법은 평행하게 실행할 수있는 고유에 대한 몇 가지 정보가 있지만, 어느 하나 개의 혜택 명확하지 않다 고유 병렬 분해 할 수있는 옵션이없는 경우, 아

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Eigen의 AutoDiffJacobian은 학습 예제를 얻는 데 도움이 필요합니다.

저는 Eigen의 AutoDiffScalar를 많은 성공을 거두었으므로 이제는 AutoDiffJacobian으로 넘어가고 싶습니다. 따라서 AutoDiffJacobian.h를 연구 한 후에 학습 예제를 만들었지 만 잘못된 것이 있습니다. 은 Functor : template <typename Scalar> struct adFunctor { ty

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SCNNode의 convertTransform - 배경 숨기기

SCNNode의 convertTransform을 Eigen으로 변환하려고하지만 막후에서 무슨 일이 일어나고 있는지 분명히 알지 못합니다. let targetNodeTransform = targetNode?.convertTransform(transform, from: nil) 변환의 역함수가 같을 것이라고 Eigen을 사용하고 있습니다. 그렇다고 볼 수는

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Eigen의 샘플 코드가 <float> 클래스를 사용하는 경향이있는 이유는 무엇입니까?

C++에서 Eigen을 매트릭스 조작에 사용하려고합니다. Eigen :: Matrix4f 또는 Eigen :: Matrix4d와 같이 과 같이 부동 소수점 또는 이중 유형을 선택할 수 있습니다. 보통의 C++ 코드에서 float보다는 double이 더 인기가 있다고 생각합니다. 그러나 Eigen의 설명서에서 float은 double보다 자주 사용되는 것 같

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곱셈 - 나는 누군가가 왜 작동하지 않는이 알고 있다면 부탁드립니다 허수 단위

에 의해 매트릭스 : 예를 들어 ,하자 SparseMatrix<int> A 및 SparseMatrix<std::complex<float> > B 내가 싶습니다 다음 수학을 수행하십시오. B = i * A 0 코드로 : std::complex<float> c; c=1.0i; B=A.cast<std::complex<float> >()*c; 또는

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Eigen 배열 목록 저장

std::list 또는 std::vector에 Eigen 배열 모음을 저장하고 싶습니다. 내 배열의 유형이 다른 경우가 있습니다. Array<Scalar, 1, Dynamic>, 일부 Array<Scalar, Dynamic, Dynamic>, 어떤 템플릿 인수를 사용할지 알 수 없습니다. std::list. 아이디어 : 모든 std::list<Array<S

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는 고유 자기가 <a href="https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/group__TutorialMatrixArithmetic.html" rel="nofollow">https://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/group__TutorialMatrixArithmetic.html</a></p> <p>에서 * H

나는 고유의 자습서를 탐색 한) H.transpose 같은 다중 최적화 (트랜스 가지고는 "참고는 말했다 : BLAS 사용자가 성능에 대해 우려를 들어, C와 같은 표현. noalias() - = 2 * a.adjoint() * b; 완전히 최적화되어 하나의 gemm과 유사한 함수 호출을 트리거합니다. " 그러나 H.transpose() * H와 같은 계산

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컨트롤 메모리 할당

저는 건물에있는 Wwise (오디오 미들웨어) 플러그인에 Eigen을 사용하려고 생각 중이며 Eigen에서 힙 할당 방법을 재정의 할 수 있는지 궁금합니다. 와이드 플러그인은 일반적으로 미리 할당 된 메모리 풀에서 작동하며 alloc/free, new/delete에 대한 여러 매크로를 제공합니다. 도움 주셔서 감사합니다.

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원시 버퍼를 Eigen :: ArrayXf에 복사합니다.

Eigen :: ArrayXf에 복사하려는 부동 소수점 데이터에 대한 포인터가 있습니다. Eigen :: ArrayXf에 메모리를 할당하고 값을 할당하는 것 이외의 다른 작업을 수행하는 간단한 방법이 있습니까? 의 라인을 따라 뭔가 : float* someData = new float[64]; ... Eigen::ArrayXf newArary(64);

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Boost.Python으로 포장 할 때 Eigen의 연산자()()가 오버로드됩니다.

Boost.Python을 사용하여 C++ 라이브러리를 래핑하는 중입니다. 그 중 일부 함수는 Eigen::MatrixXd 개체 (dynamically sized double-precision matrix class)를 반환합니다. 파이썬 쪽에서는 행렬의 차원에 액세스 할 필요가 있습니다. 이것은 쉽습니다. Eigen의 오버로드 된 operator()() 메