eigen

3열

1답변

고유 라이브러리를 사용하는 매트릭스 또는 스파 스 매트릭스의 selfadjointView 속성을 사용할 때마다 지속적으로 오류 메시지가 표시됩니다. 다음은이를 확인하기위한 간단한 코드입니다. 내 프로그램에서 나는 자기 수반 행렬 행렬 시도 않습니다이 #define EIGEN_YES_I_KNOW_SPARSE_MODULE_IS_NOT_STABLE_YET #i

0열

1답변

인텔 MKL : Ax = λ * Bx (고유 값)을 풀 때 MKL lib에 사용 된 함수 (C 프로그램에만 해당)

Ax=lambda*Bx MKL을 사용하여 람다의 값을 찾는 방법은 무엇입니까?

0열

1답변

사용 부스트 배터리

나는 몇 가지 문제 부스트 누적 라이브러리 Eigen::VectorXd 유형을 결합하는 데 :이 #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <boost/accumulators/accumulators.hpp> #include <boost/accumulators/statistics/stats.hpp> #i

0열

1답변

Eigen 3.1.0-alpha1에서 희소 행렬 반환

저는 첫 번째 작은 소프트웨어의 해결 자로 고유 3.1.0-alpha1을 사용하고 있습니다. 내가 클래스의 방법에서 희소 행렬을 반환해야합니다 SparseMatrix KMDMatrix::Assembly(double ***p_objs){ SparseMatrix <double> Kglobal(15,15); for (int i = 0; i < N_P

1열

2답변

두 개의 동적 RxC 행렬이 주어지면 어떻게 행을 인터리브하여 하나의 2RxC 행렬을 만들 수 있습니까?

eigen2 사용 및 매트릭스에게 a_0_0, a_0_1, a_0_2, ... a_1_0, a_1_0, a_1_2, ... ... 및 행렬 B 주어진다 : b_0_0, b_0_1, b_0_2, ... b_1_0, b_1_1, b_1_2, ... ... a 및 B의 크기가 동일한 경우, I가 생산, 행 인터리브하고자 :을 a_0_0, a_0_1

0열

1답변

iPhone에서 Eigen을 컴파일하는 방법

Eigen을 컴파일하고 iPhone에서 NEON 기능을 사용하고 싶습니다. iPhone에서 Eigen을 컴파일하는 방법은 무엇입니까? 특정 ARM 칩을 컴파일 할 필요가 있습니까? 그리고 빌드 스크립트를 수정해야합니까? 건배.

6열

2답변

A와 B가 주어진 Trace (AB^{- 1})의 효율적인 계산

2 개의 정방 행렬 A와 B를가집니다. A는 대칭이고 B는 대칭적인 양의 definite입니다. $ trace (A.B^{- 1}) $를 계산하고 싶습니다. 지금은 B의 Cholesky 분해를 계산하고, $ A = C.B $라는 방정식에서 C를 풀고 대각선 요소를 합산합니다. 보다 효율적인 방법이 있습니까? Eigen을 사용하려고합니다. 행렬이 희소 한 경

11열

3답변

선형 대수 라이브러리를 Boost :: Units와 결합하기

나는 많은 양의 과학적 프로그래밍을하고 있으며 Boost.Units와 함께 매우 좋은 경험을했다. 단위 시간당 대량의 태그를 따라서 고전적 물리적 차원 분석으로 많은 오류를 포착하고 선형 대수학에 Eigen 2를 사용합니다. 그러나 Eigen에는 단위 개념이 없으며 Eigen에 대한 행렬에서 스칼라 수량을 설정할 수 있지만 두 수량의 곱셈은 동일한 유형을

10열

3답변

OpenMP 및 Eigen을 사용하면 무한 루프/교착 상태가 발생합니다.

OpenMP를 사용하여 일부 루프를 병렬화하려고하면 더 큰 문제가 해결되고 버그가 발생합니다. 아래 코드를 사용하여 문제를 재현했습니다.이 코드는 내 코드를 모방 한 것입니다. 문제는 프로그램을 실행할 때 무작위로 루프/데드락 (CPU는 100 %이지만 아무 것도하지 않음)으로 임의로 이동한다는 것입니다. 테스트에서 알 수 있듯이 스레드 중 하나가 매트릭스

1열

1답변

Eigen을 사용하여 표현식을 벡터화하기

Eigen 라이브러리를 사용하는 프로그램에서 2D 벡터를 사용해야합니다. 의 x() 및 y() 계산이 동일한 경로를 따라 양쪽으로 vectorisation에 대한 주요 후보처럼 보인다 지저분한 있지만, static inline double eval(double x, double y, double xi, double yi) { const doubl