Eigen::VectorXd에 가중치 세트가 있고이 값을 사용하여 인덱스 범위에서 샘플을 그리려는 경우 가능성이 있습니다. weights가 std::vector 인 경우 나는이 작업을 수행 할 수 있습니다 std::random_device rd;
std::mt19937 rng(rd());
std::discrete_distribution<int> dist
동등한 matlab 연산 H = (K*W)>0; (자세한 내용은 this 질문 참조) 결과로 Eigen::Matrix<bool,Dynamic,Dynamic> H (p,b)이 있습니다. 그러나 각 행 H과 벡터 v 사이의 해밍 거리를 계산해야합니다. std::bitseta과 b에서 (a^b).count()까지 쉽고 빠르게 계산하기 때문에 H = (K*W)>0
지금까지 고유점은 삼각형 또는 대칭 행렬에 대해 특별한 최적화 된 연산을 제공하지 않는다는 것을 알았습니다. 또한이 행렬에 포장 된 저장소를 사용하지 않습니다. 삼각형과 대칭 행렬은 모두 정규 행렬로 간주됩니다. 그러나 고유는 view이라는 개념을 가지고 있습니다. 그러나 Eigen의 문서에서 그들은 대칭 및 삼각 행렬에 대해 최적화 된 연산을 수행한다고
매우 큰 매트릭스 (5e6 x 5e6)의 로그 결정 요인을 계산하고 싶습니다. 그러나 매우 희박합니다. 각 행에는 6 개의 0이 아닌 항목 만 있습니다 (대각선을 7 개 계산). 그것은 또한 대칭적이고 긍정적 인 명확한 것입니다. Eigen에서 나는 숄리스 분해를 사용하려고했습니다 : SimplicialLDLT<SparseMatrix<double>> 대각선
EIGEN_USE_BLAS 옵션과 EIGEN_USE_BLAS 옵션을 사용하여 CIG 프로젝트 (Eigen 3.2.8 사용)를 컴파일하고 MKL-BLAS와 링크하면 모든 것이 잘 작동하고 실질적으로 프로그램이 상당히 빨라진다. 평가 행렬 - 벡터 곱셈) 다음 나는 또한 EIGEN_USE_MKL_ALL을 시도하지만, 일부 유사한 오류가 최대 프롬프트 : 여기
내 프로젝트에 Eigen3를 사용하려고하고 내가 리눅스 민트 17.3을 사용하고 /usr/include/eigen3/unsupported/Eigen/src/KroneckerProduct/KroneckerTensorProduct.h:246:11: error: ‘SparseMatrix’ does not name a type
typedef Sparse
에서 "이항 동안 감지 앨리어싱 (aliasing)" 나는 다음과 같은 코드가 있습니다 정적 무효 아이겐을 오류가 발생 template <typename T>
using Arr = Array<T, Dynamic, 1>;
template <typename T>
using Arr2 = Array<T, Dynamic, Dynamic>;
template
lapack/blas을 사용하여 일부 opensource를 다운로드했으며 그 코드를 SIMD 코드 생성을 위해 Eigen 기반 소스로 변경하고 싶습니다. Eigen 라이브러리의 기능은 dsyev과 동일하고 LAPACK입니다. dsyve은 여러 가지 목적으로 info 값을 반환합니다. 하지만 알고있는 한 eigensolver은 Eigen 라이브러리는 eige