与其他矩阵库相比,Eigen(Visit)相比,Eigen只需要拷贝所有include文件到指定位置,无需编译即可使用;此外,用法上模仿Matlab矩阵操作; 上述特点,使其具有很好的实用性. 附上测试代码,以便学习和使用. //http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__QuickRefPage.html #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using na

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

原文地址:http://www.cnblogs.com/goingupeveryday/p/5699053.html c++矩阵运算库Eigen Eigen 的简介和下载安装 最近因为要写机械臂的运动学控制程序,因此难免就要在C++中进行矩阵运算.然而C++本身不支持矩阵运算,Qt库中的矩阵运算能力也相当有限,因此考虑寻求矩阵运算库Eigen的帮助. Eigen是一个C++线性运算的模板库:他可以用来完成矩阵,向量,数值解等相关的运算.(Eigen is a C++ template libra

一套矩阵库,主要实现功能有求特征值&特征向量,求合同标准型. 定义了实矩阵,多项式,多项式矩阵,向量四个类 注释比较详尽 /* Copyright © 2016 by dhd All Right Reserved. */ #include<bits/stdc++.h> #define rep(i, j, k) for(int i = j;i <= k;i++) #define repm(i, j, k) for(int i = j;i >= k;i--) #define m

Numpy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib, 该模块中的函数返回的是一个矩阵, 而不是 ndarray 对象. 一个 m * n de 矩阵是一个 有 m 行(row) n 列(column)元素排列的矩阵阵列. 矩阵里的元素可以是数字,符号或者数学式.以下是一个由 6 个元素构成的 2 行 3 列的矩阵: matlib.empty()函数返回一个新的矩阵, 语法格式为: numpy.matlib.empty(shape, dtype, order) 参数说明: shape :定义

Eigen 是一个线性算术的C++模板库,包括:vectors, matrices, 以及相关算法.功能强大.快速.优雅以及支持多平台. Eigen中的矩阵类型一般都是用类似MatrixXXX来表示,可以根据该名字来判断其数据类型,比如说'd'代表double并不是用来表示整数的,;'f'代表float; 'i'代表整数;'c'代表complex,即复数:'d'表示dynamic,即表示矩阵中有些维数是不确定的,动态的--举例子比如说:Matrix2cd,表示的是2*2维的,其每个元素都是复数,

一.概要 这两天想起来要做神经网络的作业了,要求用C++完毕神经网络的算法. 摆在面前的第一个问题就是,神经网络算法中大量用到了矩阵运算.可是C++不像matlab那样对矩阵运算有非常好的支持.本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的,google了一下后.找到了几个不错的C++矩阵运算库,我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库. Eigen有很丰富的功能: l  支持全部大小的矩阵运算,从非常小的大小固定的矩阵运算.到随意大的稠密矩阵的运算,甚至连稀疏矩阵的运算它也支持. l  支持当前全

一.概述 这两天想起来要做神经网络的作业了,要求用C++完成神经网络的算法. 摆在面前的第一个问题就是,神经网络算法中大量用到了矩阵运算,但是C++不像matlab那样对矩阵运算有很好的支持,本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的,google了一下后,找到了几个不错的C++矩阵运算库,我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库. Eigen有非常丰富的功能: l  支持所有大小的矩阵运算,从很小的大小固定的矩阵运算,到任意大的稠密矩阵的运算,甚至连稀疏矩阵的运算它也支持. l  支持当前所有

C++ 矩阵运算库 boost::ublas https://www.boost.org/doc/libs/1_49_0/libs/numeric/ublas/doc/index.htm 矩阵转置.乘积.范数等ublas有函数 求逆需要通过方法实现 #include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp> #include <boost/numeric/ublas/io.hpp> #include <boost/numeric/ublas/lu.hp