eigen3

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Eigen :: Affine3d 변환의 비 번역 부분을 추출하는 방법은 무엇입니까?

Eigen::Affine3d 변형이 주어지면 어파 인 4x4 매트릭스의 왼쪽 위 3x3 모서리로 구성된 Eigen::Matrix3d을 어떻게 효율적으로 추출합니까? normMatrix = m_world.linear(); MatrixBase::topLeftCorner() 방법에 대한 바로 가기입니다 : Eigen::Affine3d m_world; :

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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

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Eigen3 또는 다른 매트릭스 라이브러리 2D 매트릭스가 공유 메모리를 통해 다른 프로세스에서 업데이트 될 수 있습니까?

eigen3에서이 프로그램과 동등한 것은 무엇입니까? 나는 별도의 프로세스에서 공유 메모리 행렬을 읽고 쓸 수 있어야하고 그 다음 행렬의 고유 값을 취해야한다. Eigen3이 OpenMP를 사용할 수있는 것처럼 보이지만 명확한 예제를 찾지 못했습니다. 서버 : #include <string> #include <iostream> #include <std

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Eigen3 : 비 벡터 엔트리

R에서 인 행렬 주어진 I 이렇게 G 모든 항목의 비율을 형성 할 수 > G <- c(-0.44852453+0i, -0.40701659+0i, -0.65381971+0i, -0.37545331+0i, -0.05763717+0i, -0.24778175+0i) 벡터 G : > B<-outer(G, G, FUN='/') > > B [,1]

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Eigen3 : 매트릭스의 행과 열 이름 R에서

, 나는 행렬의 행과 열 이름을 지정할 수 있습니다 : A = matrix( c(2, 4, 3, 1, 5, 7), # the data elements nrow=2, # number of rows ncol=3, # number of columns byrow = TRUE) # fill matrix by rows

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Eigen3 매트릭스 무작위

난수 생성기 Mersenne Twister로 Eigen3 라이브러리를 사용하고 싶습니다. eigen (simple)을 확장하는 간단한 방법이 있습니까? eigen의 설명서에서 사용중인 난수 생성기와 스레드 안전성을 찾을 수 없습니까?

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C++ : 함수에 고유 정의 행렬 전달 및 모범 사례

상당히 큰 행렬 (Eigen을 사용하여 작성한)을 전달해야하는 함수가 있으며 200x200 -> 1000x1000 크기의 범위를가집니다. 이 기능은 이것보다 더 복잡하지만, 그것의 골자는 다음과 같습니다 #include <Eigen/Dense> int main() { MatrixXi mIndices = MatrixXi::Zero(1000,10

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Eigen 3를 사용하여 std :: map 사용

효율성을 높이기 위해 Eigen 3, VectorXi에 정의 된 정수 벡터를 사용하고 해당 벡터를 문자에 매핑하는 코드를 작성해야합니다. 파이썬의 사전과 같습니다. 어떻게해야합니까? Eigen 문서는 다른 방법으로 처리합니다 (아래 참조) - 문자를 벡터에 매핑합니다. 나는 그것을 역으로 작동시키지 못합니다. 아무도 이것을 전에 시도한 적이 있습니까? st

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라이브러리 어댑터 성능 손실

구문이 깨끗해 지도록 Eigen3 선형 대수 라이브러리를 래핑하려고합니다. 그러나 첫 번째 단계에서 + 연산자 오버로드 (+ = 오버로드를 통해)를 만들 때 래퍼는 즉시 3 시간의 성능 손실을 겪습니다. 일이 잘못되고 수정하는 방법에 대한 통찰력을 제공해 주실 수 있습니까? 감사. #include <iostream> #include <ctime> usi

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Eigen의 공액 기울기 대 Poplon 방정식의 SimplicialLLT 방정식

나는 Eigen의 희소 행렬 기능을 사용하는 C++의 정사각형 100x100 도메인 (모든면에 neumann bcs 포함)에 유한 차분을 사용하고 Ax = b에서 x를 계산하는 솔버로 작성했습니다. 다음 솔버를 시도했지만 다른 솔버의 일반적인 시간 계를 제공하는 http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/group__TopicSpar