• 算法之Eigen库


    Eigen库是用于线性代数运算的C++模板库,提供了矩阵、向量、数值求解器等线性代数相关算法的实现。以下是Eigen库的一些基本用法示例:

    1. 安装Eigen库

    首先,你需要下载并安装Eigen库。你可以从Eigen的官方网站上获取最新版本:Eigen官方网站

    2. 定义矩阵和向量:

    #include 
    
    int main() {
        // 定义动态大小矩阵
        Eigen::MatrixXd dynamicMatrix(3, 3);
        
        // 定义动态大小向量
        Eigen::VectorXd dynamicVector(3);
        
        // 定义固定大小矩阵
        Eigen::Matrix3d fixedMatrix;
        
        // 定义固定大小向量
        Eigen::Vector3d fixedVector;
        
        // 初始化矩阵和向量的值
        dynamicMatrix << 1, 2, 3,
                         4, 5, 6,
                         7, 8, 9;
                         
        dynamicVector << 1, 2, 3;
        
        fixedMatrix << 1, 2, 3,
                       4, 5, 6,
                       7, 8, 9;
                       
        fixedVector << 1, 2, 3;
    
        return 0;
    }
    
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    3. 矩阵和向量运算:

    #include 
    
    int main() {
        Eigen::MatrixXd A(2, 2);
        Eigen::VectorXd b(2), c(2);
    
        A << 1, 2,
             3, 4;
    
        b << 5, 6;
    
        // 矩阵和向量相乘
        c = A * b;
    
        // 矩阵相加和相减
        Eigen::MatrixXd D = A + A;
        Eigen::MatrixXd E = A - A;
    
        return 0;
    }
    
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    4. 求解线性方程组:

    #include 
    
    int main() {
        Eigen::MatrixXd A(2, 2);
        Eigen::VectorXd b(2);
    
        A << 2, -1,
             1,  1;
    
        b << 1, 2;
    
        // 解线性方程组 Ax = b
        Eigen::VectorXd x = A.colPivHouseholderQr().solve(b);
    
        return 0;
    }
    
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    5. 特征值和特征向量:

    #include 
    
    int main() {
        Eigen::MatrixXd A(3, 3);
        A << 1, 2, 3,
             4, 5, 6,
             7, 8, 9;
    
        // 计算特征值和特征向量
        Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXd> solver(A);
        
        // 特征值
        Eigen::VectorXd eigenvalues = solver.eigenvalues().real();
        
        // 特征向量
        Eigen::MatrixXd eigenvectors = solver.eigenvectors().real();
    
        return 0;
    }
    
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    6. SVD分解:

    #include 
    
    int main() {
        Eigen::MatrixXd A(3, 2);
        A << 1, 2,
             3, 4,
             5, 6;
    
        // 进行奇异值分解
        Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(A, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);
        
        // U, S, V分别是左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵
        Eigen::MatrixXd U = svd.matrixU();
        Eigen::MatrixXd S = svd.singularValues().asDiagonal();
        Eigen::MatrixXd V = svd.matrixV();
    
        return 0;
    }
    
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    这些示例只是Eigen库提供功能的冰山一角。Eigen库在文档中提供了详细的教程和示例,你可以根据你的具体需求查阅文档:Eigen文档

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/mls805379973/article/details/134427521