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을의 내가 6 차원 Eigen::VectorXd Eigen::VectorXd flat; flat.resize(6); flat << 1,2,3,4,5,6; 내가하고 싶은 × 3 차원으로이 취소 평평 있다고 가정 해 봅시다 Eigen::MatrixXd 1,2,3, 4,5,6 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

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FEM 희소 행렬을 효율적으로 조립하는 방법

모두 거래, 제 질문을 읽어 주셔서 감사합니다. 일부 FEM 코드를 작성하기 위해 Eigen3.3.4 (http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page)를 사용하고 있습니다. Eigen3.3.4 문서를 읽었으며이 웹 사이트 (http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTaki

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고정 크기 행렬의`std :: vector '를 사용할 때 Ivy Bridge에서 AVX가있는 고유 segfaults

이것이 알려진 문제인지 궁금합니다. 그렇지 않다면이 경험을 가진 사람이 누구이며 수정 프로그램을 찾을 수있는 사람이 있습니까? 코어 3.3-700에서 Fedora 25의 GCC 6.4를 사용하여 Eigen 3.3.4를 사용하여 수치 계산 코드를 작성합니다. 내 proc/cpuinfo는 AVX가 있어야한다고 말합니다. 두 가지 빌드를 시도했습니다. 1 빌드

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효율적인 고유 행렬 함수에서

저는 A (i, j) = f (i, j)가 i, j가 둘 다 벡터가되도록 커널에서 행렬을 만들려고합니다 (따라서 두 행렬 x, y 각 행은 점/벡터에 해당함). 내 현재 함수는 다음과 비슷하게 보입니다. Eigen::MatrixXd get_kernel_matrix(const Eigen::MatrixXd& x, const Eigen::MatrixXd& y,

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`Eigen :: VectorXd` 컬렉션을 하나의 큰`Eigen :: VectorXd`에 병합

this Eigen page으로 가면 연산자를 사용하여 VectorXd 개체를 초기화 할 수 있습니다. 하나의 큰 VectorXd 오브젝트에 몇 개의 벡터 오브젝트를 덤프 할 수도 있습니다 (예 : "쉼표 이니셜 라이저"섹션의 세 번째 예제를보십시오). 큰 벡터에 몇 개의 벡터를 덤프하고 싶지만 임의로 크기가 조정 된 벡터 모음에서 작동하는 코드를 작성하는

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템플릿 클래스의 다른 유형의 벡터입니까?

내가 겪고있는 문제와 관련된 코드는 다음과 같습니다. 아이겐 (Eigen)을 사용하여 신경망을 작성하려고합니다. 나는 신경 네트워크의 레이어를 구현하기 위해 Eigen의 텐서를 사용하고 싶지만 어떻게 확신 할 수는 없습니다. Eigen의 텐서는 제가 텐서의 차원 수에 대한 타입과 int라는 두 개의 템플릿 인자를 입력해야합니다. 사용하려는 유일한 유형은 d

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영구 메모리에 템플릿 기반 클래스를 저장 하시겠습니까?

정보를 템플릿 클래스에서 파일로 쓰고 파일에서 읽어서 해당 템플릿 클래스의 인스턴스를 만들 수 있습니다. 나는 그것을 쓸 수있는 방법을 알고있다. (std::ofstream을 사용하여 템플릿 매개 변수와 관련 정보를 쓴다.) 그러나 나는 그것을 다시 읽으면서 길을 잃는다. 파일에서 템플릿 매개 변수를 읽을 수는 있지만 런타임에 템플릿 클래스의 해당 인스턴스

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배열 사이의 고유 행렬 교차 곱

두 개의 행과 열인 Eigen::ArrayX3d 개체가 있습니다. 이를 구체적으로 표현하기 위해 첫 번째 배열은 N 개의 입자로 이루어진 3 차원 속도로 구성됩니다. 다른 하나는 각 입자의 위치에서 자기장 벡터로 구성됩니다. 로렌츠 힘을 계산하려고합니다. v x B - 이것은 행 쌍을 가져 와서 교차 제품을 계산해야한다는 것을 의미합니다. 파이썬에서는 단순

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두 원시 벡터로부터`Eigen :: Matrix` 생성하기

Eigen :: MatrixXd를 생성하는 방법이 있습니다. 각 컬럼은 다른 'raw'벡터로부터옵니다. 예를 들면, 나는이 문서에서이 코드를 가지고 싶습니다 int array[8]; for(int i = 0; i < 8; ++i) array[i] = i; cout << "Column-major:\n" << Map<Matrix<int,2,4> >(arra

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Eigen 3.3 SVD.solve가 잘못된 값을 반환 함

Eigen 3.2.7에서 3.3.4로 업데이트 한 후 JacobiSVD.solve에서 매우 잘못된 결과를 반환하는 문제가 발생했습니다. BDCSVD도 동일한 결과를 산출합니다. 문제는 다음 코드를 재현 할 수 있습니다 : 아이겐 3.3.4 계산 B4의 #include <Eigen/Eigen> #include <Eigen/SVD> int main(int