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如何设置使用的本征DesnseFunctor输入和值大小在本征的Levenberg马夸特

问题：我并不总是知道我要上使用的Levenberg夸特的行列式或功能载体的确切大小。因此，我需要在编译时设置它们的尺寸。预计：我宣布MyFunctorDense的一个实例后。我可以将“InputsAtCompileTime”设置为我的输入大小，并将“ValuesAtCompileTime”设置为我的值大小。然后，我的雅可比，aFjac，应该有尺寸tValues X tInputs，和我的功能载体

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如何返回一个动态特征矩阵

我只是偶然发现了一个动态特征矩阵的问题。我必须从C数组创建这个数组。 Eigen提供Eigen :: Map与原始缓冲区接口。我想从下面的函数返回一个特征矩阵： Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 1, Eigen::Dynamic> returnArray() { double array[4] = {0, 1, 2, 3}; Eigen::Ma

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在特征::矩阵中转换一个dolfin ::矩阵

我在C++中编码，我使用的是FEniCS fenics/2016.1.0。我的代码的一部分是 Matrix A; Vector f; std::vector<std::shared_ptr<const DirichletBC>> dirichlet_matrici({dirichlet}); assemble_system(A,f,a,L,dirichlet_matrici); solve

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将Eigen :: VectorXd转换为Eigen :: MatrixXd的C++ lambda函数

我需要一个lambda函数来将Eigen::VectorXd转换为Eigen::MatrixXd，不幸的是，当我尝试传递const引用时，它不起作用。为什么我不能这样做？任何解决方法？ #include <Eigen/Dense> #include <iostream> typedef Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, 1 > Vec; t

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如何从多维缓冲区初始化一个NumPy数组？

为numpy.frombuffer函数的文档具体说，所产生的阵列将是一维：解释一个缓冲区作为1维阵列。我不确定此报价的后果。文档只是告诉我，生成的数组将是一维的，但从不说输入缓冲区必须描述一维对象。我在C++中有一个（2D）Eigen matrix。我想创建一个Python buffer，它描述矩阵的内容。然后，我想用这个缓冲区来初始化我的NumPy数组，并将它提供给我的Python脚本。目

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特征等价于matlab的expm（）

我正在寻找C++中相当于Matlab的expm（）函数的Eigen。有谁知道如何找到它？请参阅expm（）函数的Matlab文档。 https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/expm.html

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性能：Matlab的VS C++矩阵向量乘法

序言前段时间我问一个关于VS的Python（Performance: Matlab vs Python）Matlab的性能问题。我很惊讶Matlab比Python更快，特别是在meshgrid。在讨论这个问题时，有人指出我应该在Python中使用包装来调用我的C++代码，因为我也可以使用C++代码。我在C++，Matlab和Python中拥有相同的代码。虽然这样做，我再次惊讶地发现matlab

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C++库的本征：投给固定大小的矩阵

以下问题： template<int nDim> void foo (){ Eigen::Matrix<double, nDim, nDim> bar; if (nDim == 3){ bar = generate_a_special_3x3_Matrix();} else if (nDim == 2){ bar = generate_a

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与Eigen库兼容的多面体（Polyhedron）库

是否存在与兼容的任何Polyhedron（多面体）库C++ Eigen Library？我实际上是在C++ 中寻找一个多面体库，就像Python的SAGE中的一样。但是，如果它可以与特征库一起使用，它确实为我提供了很好的帮助。举例来说，我想在C++ & Polylib通过MatrixXf a到的多面体（多面体）库，类似的事情的东西的功能，等等。

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矩阵= Matrix.rowwise（）反向（）本征横行反转的矩阵再次分配给变量使得每一行对称

简单的问题，但不能图为什么：输入 Eigen::MatrixXd Ha(2, 3); Ha << 1, 2, 3, 4, 5, 6; std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha << std::endl; Ha.rowwise().reverse(); std::cout << "Ha: " << std::endl << Ha.rowwise().r