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我有一个Measurement对象有两个Eigen::VectorXd成员 - 一个用于position和另一个velocity。通过扫描将测量结果排列在数据集中 - 即在每个时间步将新的测量结果添加到数据集中。这些类型被定义为： typedef std::shared_ptr<Measurement> MeasurementPtr; typedef std::vector<Measurem

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访问张量流张量数据时的分割错误（在C++中）

我有（初始化的）张量input并且想要直接使用指针访问数据。我使用 float *input_ptr = input.flat<float>().data(); 当我试图访问数据，例如，通过使用： input_ptr[0] 它会导致分段错误，但我不明白为什么。根据该C++ API：平（）返回的张量数据作为本征::张量数据类型的与指定的形状。这些方法允许您访问您选择的尺寸和大小的数据

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eigen：如何只计算矩阵内积的下/上部分

我需要使用Eigen来计算像“A'* A”这样的公式，其中A是m乘n矩阵。直观的方式来做到这一点， result = A.transpose()*A; 但由于结果是对称的，是有可能只计算结果的上下两截？

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本征，函数RowXpr

我正在使用Eigen，我正在尝试编写一个函数来操作矩阵的行。我遵循guidelines in the docs但我没有尝试编译（使用clang或g ++）;我在我的智慧结束。实际上应该如何编写将使用RowXpr的函数？仅供参考，这里是我到目前为止已经试过： #include <iostream> #include <Eigen/Core> using namespace std; usi

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NVCC编译特征库，并在运行时在结构中调整MatrixXd的大小失败

我在ubuntu 16.04 LTS中使用了带有g ++ 5.4和CUDA 8.0的Eigen library version 3.3。编写代码时发生了令人困惑的事情。当我尝试在一个结构中调整Eigen :: MatrixXd时发生崩溃结构如下。 struct cudaCopy{ struct s_path_info *nodes_parents struct s_p

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征库：断言失败模板

我有一个模板函数，它应该产生一个编译时已知固定大小的矢量，取决于模板参数： template <int nSize> Eigen::Matrix<double, nSize, 1> myFunc() { switch(nSize){ case 2: return ExternalLibrary::generate_Vector_2d(); case 3: retu

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用于C++计算错误特征值的Eigen

因此，我使用Eigen for C++代码块来计算矩阵的特征值。与此交易的代码的特定部分如下： - EigenSolver<MatrixXd> b(B,false); cout<<" Eigen values are: \n "<<b.eigenvalues()<<"\n"; 我已经遇到的问题是是，我的矩阵B计算的特征值之一是无处接近实际的特征值，我发现上calculator.vhex.ne

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Eigen SVD双铸

我正在尝试使用EIGEN库。特别是我正在使用SVD。我需要执行此操作的奇异值的计算之后： svd.singularValues()/svd.singularValues().row(1) 它是由一个标量跌的载体。我的问题是： 1）为什么这种操作给我： main.cpp:149:56: error: no match for ‘operator/’ (operand types are ‘c

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Vector3f（Eigen Libs）的log10

我需要计算Vector3f的log10。我试过了： Eigen::Vector3f valsingn = svd.singularValues()/svd.singularValues()(0); valsingn = valsingn.log10(); 但它不起作用。 main.cpp:145:27: error: ‘Eigen::Vector3f {aka class Eigen::M

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特征广播比较

在Eigen中，我们可以比较两个数组的明智之处。我们也可以使用broadcasting来为矩阵添加一个（适当大小的）向量。但是，这两者并不以明显的方式组合，以允许按行/列方式进行比较操作。例如 #include <iostream> #include <Eigen/Core> using namespace std; using namespace Eigen; using vect_