eigen

1зной

1ответ

Сопряженный градиент Эйгена против SimplicialLLT для уравнения Пуассона

Я использую конечные разности для квадратного домена 100x100 (с помощью неймана bcs со всех сторон) в C++ с использованием разреженной функциональности матрицы Eigen и встроенных решателей для вычисле

2зной

2ответ

шаблонные функции для точек с x, y, z и точек с x(), y(), z()

Я много работаю с облаками точек, поэтому я много использую библиотеки PCL и Eigen. Пункты в PCL имеют .x.y и .z публичных членов. Точки в Eigen имеют .x() .y() и .z() Я часто нахожу, что я пишу функц

5зной

1ответ

Эйген :: aligned_allocator терпит неудачу с стандом :: unordered_multimap

Я пытаюсь скомпилировать этот код в XCode 6: std::unordered_multimap< Frame*, Sim3, std::hash<Frame*>, std::equal_to<Frame*>, Eigen::aligned_allocator< std::pair<const Frame*,Sim3> > > trackingFailed;

1зной

2ответ

Нерешенное включение eigen3/Эйген/Геометрия

У меня есть эта проблема: неразрешенного включение: Я работаю с Eclipse, и я напечатал: #include <eigen3/Eigen/Geometry> Я проверил project-> Свойства и это является то, что у меня есть это: Поэтому

2зной

1ответ

Как эффективно использовать обратный и детерминантный в Eigen?

В Eigen есть recommendations, которые предостерегают от явного вычисления детерминант и обратных матриц. Я реализую заднее предсказание для многомерной нормали с предварительным распределением с норма

5зной

1ответ

Append столбец матрицы, используя Эйген библиотеку

Это довольно простой задачей, но я не смог найти ответ на него: Использование библиотеки Эйген, предположим, что у меня есть Matrix2Xd mat и Vector2d vec, где mat = 1 1 1 1 1 1 vec = 2 2 Тепе

0зной

1ответ

VectorXd и станд :: Набор: дублирующие элементы

Я пытаюсь использовать std::set вместе с VectorXd из библиотеки Эйгеном: typedef VectorXd Vec; bool(*fn_pt)(Vec,Vec) = vecCompare; set<Vec,bool(*)(Vec,Vec)> yx (fn_pt); Функция vecCompare IST опр