1樓：匿名使用者
矩陣變數為matrix
行列式就是matrix.determinant
2樓：小樂笑了
特徵值的乘積，就是行列式
線性代數c++模板庫 eigen如何使用
3樓：等待的幸福快樂
使用方法：
eigen是可以用
來進行線性代數、矩陣、向量操作等運算的c++庫，它裡面包含了很多演算法。它的license是mpl2。它支援多平台。
eigen採用原始碼的方式提供給使用者使用，在使用時只需要包含eigen的標頭檔案即可進行使用。之所以採用這種方式，是因為eigen採用模板方式實現，由於模板函式不支援分離編譯，所以只能提供原始碼而不是動態庫的方式供使用者使用。
矩陣的定義：eigen中關於矩陣類的模板函式中，共有六個模板引數，常用的只有前三個。其前三個引數分別表示矩陣元素的型別、行數和列數。
矩陣定義時可以使用dynamic來表示矩陣的行列數為未知。
eigen中無論是矩陣還是陣列、向量，無論是靜態矩陣還是動態矩陣都提供預設建構函式，也就是定義這些資料結構時都可以不用提供任何引數，其大小均由執行時來確定。矩陣的建構函式中只提供行列數、元素型別的構造引數，而不提供元素值的構造，對於比較小的、固定長度的向量提供初始化元素的定義。
矩陣型別：eigen中的矩陣型別一般都是用類似matri***x來表示，可以根據該名字來判斷其資料型別，比如」d」表示double型別，」f」表示float型別，」i」表示整數，」c」表示複數；matrix2f，表示的是乙個2*2維的，其每個元素都是float型別。
資料儲存：matrix建立的矩陣預設是按列儲存，eigen在處理按列儲存的矩陣時會更加高效。如果想修改可以在建立矩陣的時候加入引數，如:
matrixacolmajor;
matrixarowmajor;
動態矩陣和靜態矩陣：動態矩陣是指其大小在執行時確定，靜態矩陣是指其大小在編譯時確定。
matrixxd：表示任意大小的元素型別為double的矩陣變數，其大小只有在執行時被賦值之後才能知道。
matrix3d：表示元素型別為double大小為3*3的矩陣變數，其大小在編譯時就知道。
在eigen中行優先的矩陣會在其名字中包含有row，否則就是列優先。
eigen中的向量只是乙個特殊的矩陣，其維度為1而已。
矩陣元素的訪問：在矩陣的訪問中，行索引總是作為第乙個引數，eigen中矩陣、陣列、向量的下標都是從0開始。矩陣元素的訪問可以通過」()」操作符完成。
例如m(2, 3)既是獲取矩陣m的第2行第3列元素。
針對向量還提供」」操作符，注意矩陣則不可如此使用。
設定矩陣的元素：在eigen中過載了」<<」操作符，通過該操作符即可以乙個乙個元素的進行賦值，也可以一塊一塊的賦值。另外也可以使用下標進行賦值。
重置矩陣大小：當前矩陣的行數、列數、大小可以通過rows()、cols()和size()來獲取，對於動態矩陣可以通過resize()函式來動態修改矩陣的大小。注意：
(1)、固定大小的矩陣是不能使用resize()來修改矩陣的大小；(2)、resize()函式會析構掉原來的資料，因此呼叫resize()函式之後將不能保證元素的值不改變；(3)、使用」=」操作符操作動態矩陣時，如果左右兩邊的矩陣大小不等，則左邊的動態矩陣的大小會被修改為右邊的大小。
如何選擇動態矩陣和靜態矩陣：對於小矩陣(一般大小小於16)使用固定大小的靜態矩陣，它可以帶來比較高的效率；對於大矩陣(一般大小大於32)建議使用動態矩陣。注意：
如果特別大的矩陣使用了固定大小的靜態矩陣則可能會造成棧溢位的問題。
矩陣和向量的算術運算：在eigen中算術運算過載了c++的+、-、*
(1)、矩陣的運算：提供+、-、一元操作符」-」、+=、-=；二元操作符+/-，表示兩矩陣相加(矩陣中對應元素相加/減，返回乙個臨時矩陣)；一元操作符-表示對矩陣取負(矩陣中對應元素取負，返回乙個臨時矩陣)；組合操作法+=或者-=表示(對應每個元素都做相應操作)；矩陣還提供與標量(單一數字)的乘除操作，表示每個元素都與該標量進行乘除操作；
(2)、求矩陣的轉置、共軛矩陣、伴隨矩陣：可以通過成員函式transpose()、conjugate()、adjoint()來完成。注意：
這些函式返回操作後的結果，而不會對原矩陣的元素進行直接操作，如果要讓原矩陣進行轉換，則需要使用響應的inplace函式，如transpoceinplace()等；
(3)、矩陣相乘、矩陣向量相乘：使用操作符*，共有*和*=兩種操作符；
(4)、矩陣的塊操作：有兩種使用方法：
matrix.block(i,j, p, q) : 表示返回從矩陣(i, j)開始，每行取p個元素，每列取q個元素所組成的臨時新矩陣物件，原矩陣的元素不變；
matrix.block(i, j) :可理解為乙個p行q列的子矩陣，該定義表示從原矩陣中第(i, j)開始，獲取乙個p行q列的子矩陣，返回該子矩陣組成的臨時矩陣物件，原矩陣的元素不變；
(5)、向量的塊操作：
獲取向量的前n個元素：vector.head(n);
獲取向量尾部的n個元素：vector.tail(n);
獲取從向量的第i個元素開始的n個元素：vector.segment(i,n);
map類：在已經存在的矩陣或向量中，不必拷貝物件，而是直接在該物件的記憶體上進行運算操作。
4樓：匿名使用者
正好剛在研究這個
多看看部落格，仔細研究下
eigen矩陣庫怎麼對乙個矩陣取逆
5樓：色影**
#includeusing namespace std;#define m 6#define n 3void mulmatri(int x[m][n],int y[n][m],int z[m][m],int m,int n);int main(){ int i,j; int x[m][n],y[n][m],z[m][m]; for(i=0;i>x[i][j]; for(i=0;i>y[i][j]; mulmatri( x,y,z,m,n); cout。
c++開源矩陣計算工具——eigen的map使用方法？這個一般是列優先，怎樣實現行優先？
6樓：江南的秋雨
加上：a.transpose();就可以了。
eigen與matlab對應函式表
eigen文件：
7樓：艾可n公尺拉
typedef matrixrmatrixxd;//定義矩陣行優先
double arr[9]=;
mapa(arr,3,3);
求問c++的eigen矩陣運算庫有沒有提供兩個矩陣對應元素相乘的方法
8樓：環控擄
#includeusing namespace std;#define m 6#define n 3void mulmatri(int x[m][n],int y[n][m],int z[m][m],int m,int n);int main(){ int i,j; int x[m][n],y[n][m],z[m][m]; for(i=0;i>x[i][j]; for(i=0;i>y[i][j]; mulmatri( x,y,z,m,n); cout<
9樓：
轉化為array再乘, a.array()*b.array() ,很優雅的乙個操作。矩陣和array可以互相轉化，那樣乘要求行和列相同。
c++ eigen庫 如何生成複數矩陣，如何對其賦值
10樓：匿名使用者
matrix, dynamic, dynamic>
如果矩陣A的行列式乘以矩陣B的行列式不等於0，能不能說明A和
a b 是兩個數，兩個數的積不為0，這兩個數當然都不為0 所以 a b 都不為0 矩陣的行列式等於和不等於0能代表什麼？a 0 a可逆 又非奇異 存在同階方陣b滿足 ab e 或 ba e r a n a的列 行 向量組線性無關 ax 0 僅有零解 ax b 有唯一解 任一n維向量都可由a的列向量組...
求解行列式和矩陣的區別，矩陣與行列式的區別
行列式是矩陣的乙個性質。本質是乙個數值。而矩陣，相當於乙個二維陣列，是一組資料。矩陣與行列式的區別 區別如下 1.矩陣是乙個 行數和列數可以不一樣 而行列式是乙個數，且行數必須等於列數。只有方陣才可以定義它的行列式，而對於長方陣不能定義它的行列式。2.兩個矩陣相等是指對應元素都相等 兩個行列式相等不...
行列式與矩陣的有什麼聯絡,行列式與矩陣的區別與聯絡
乙個是n x n的，乙個是m x n.根據計算規則，不同行不同列的數值乘積之和是行列式的值，矩陣沒有。mxn矩陣與nxp矩陣之間可以相乘得到乙個mxp的新矩陣，每隔矩陣可以有逆矩陣。還有很多由矩陣概念，運算規則衍生出來的的定理。矩陣還用在求解線性方程上。這些都是行列式不具備的。總體而言，二者是兩個不...