eigen

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큰 희소 매트릭스를 해결하기 위해 RcppEigen 패키지로 구현 된 공액 그래디언트 알고리즘을 사용하고 싶습니다. 저는 Rcpp와 C++을 처음 사용하기 때문에 밀도 매트릭스로 시작했습니다. // [[Rcpp::depends(RcppEigen)]] #include <Rcpp.h> #include <RcppEigen.h> #inc

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Visual Studio 2013에서 동적 라이브러리와 함께 Eigen을 사용하여 메모리 정렬 오류가 발생했습니다.

저는 소프트웨어에서 Eigen을 사용하고 있으며, 코드를 정적 라이브러리를 만드는 것으로부터 동적 라이브러리로 변경하여 발생했습니다. Windows에서 Visual Studio 2013을 사용합니다.이 스위치의 원인은 Eigen과 관련이 없었습니다. 저는 자체 라이브러리 파일에 Eigen을 임베드하고 있습니다. 그 자체가 내 응용 프로그램에 연결됩니다. 앞

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Eigen을 사용하여 함수에서 행렬에 액세스/쓰는 방법?

대각선 행렬을 평소와 조금 다른 것으로 바꾸는 Eigen을 사용하여 함수를 작성하려고합니다. 대각선 요소가 0이거나 상대적으로 0에 가까울 경우 대각 요소의 값을 0으로 설정해야하지만 그렇지 않은 경우 값은 1/(해당 요소)이어야합니다. I는 I가 반전 할 대각 행렬을 수신하는 기능을 작성하려고 I의 결과에 넣고 싶은 다른 포인터 (이것은 실제로 NX1 행

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고유 행렬 함수의 기본 인수로

Eigen 동적 행렬을 받아 들일 필요가 없을 수도있는 함수를 만들고 싶다면 어딘가에 빈 동적 행렬을 정의해야한다는 사실을 알고 있습니다 내 함수 헤더가 정의되기 전에. 현실은 그러나 void myFunction(Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& inputMatrix) { // do

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고유 L 희소 행렬과 밀도 벡터로부터의 행 벡터의 내적을 어떻게 계산할 수 있습니까? 효율성은 무엇입니까?

SparseMatrix SM; MatrixXd f; SM은 m * n 스파 스 매트릭스 (0.18 %)이고 f는 n * 1 컬럼 벡터입니다. SM의 i 번째 행 벡터를 얻어서 f와 곱 해보고 싶습니다. 어떻게 코드를 작성해야합니까? 나는 또한 효율성에 대해 걱정했다. 많은 여분의 0이 계산에 포함될 수 있습니다.

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C++ Eigen : 일반 (고밀도) 매트릭스뿐만 아니라 DiagonalMatrix도 사용할 수있는 함수를 작성하는 방법은 무엇입니까?

나는 선형 대수학을 내부적으로 수행하는 함수를 가지고 있지만, 정규 밀도 행렬과 대각 행렬을 모두 전달할 수 있기를 원한다. 나는 다음과 같은 구문 시도 : void bla(const Vector* v, const Eigen::MatrixBase<float>* A, Vector* out) { int colunms = A->cols();

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아이겐 라이브러리는 "쉼표 initilizer"왜 열 중요한 기본 만들있어? 고유치 (C++) 라이브러리의 문서에 따르면

는 기본 행렬은 열 주요하다. 그래서 효과적으로, 작은 3 × 3 행렬은, 프론트 엔드는 행 주요 같은 것으로 쉼표 이니셜을 표시있어 다음 1 4 7 2 5 8 3 6 9 같은 수 있지만 백엔드는 여전히 열 전공 Example: (from eigen doc) Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

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C++에서 Eigen/Sparse 라이브러리를 사용하면 스파 스 매트릭스에서 열을 삭제할 수 있습니까?

n 행 x n + 4 열인 행렬을 만들었으므로이를 사각형으로 만들기 위해 삭제해야하는 4 개의 특정 열이 있습니다. 아이겐 (eigen)으로 이것을 할 수있는 방법이 있습니까? 나는 그들의 문서를보고 아무 것도 찾을 수없는 것 같습니다. 모두 감사합니다, 닉

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모호함 매개 변수

내가 다음 코드 조각에 의해 의아해하고 같이 초기화리스트를 사용하는 경우 : I main()에서 3 번째 코드 라인을 유엔의 주석 경우 #include <Eigen/Dense> #include <vector> class Foo {}; void f(Eigen::MatrixXd const &) {} void f(std::vector<Eigen::Ma

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기존의 3 표준 압축 행/열 배열을 통해 Eigen :: SparseMatrix를 래핑하는 방법

참고 : 저는 이미이 질문을 던졌지 만 많은 설명없이 "너무 광범위하기 때문에 닫혔습니다. 나는이 질문이 어떻게 더 구체적 일 수 있는지를 볼 수 없다. (특정 사용법을위한 특정 라이브러리의 특정 클래스를 다룬다.) 그래서 나는 그것이 "사회자의 실수"와 같은 것으로 생각하고 다시 물어 본다. .. 저는 희소 행렬에 Eigen을 사용하여 희소 행렬/행렬 곱