ceres::AutoDiffCostFunction的函数参数

ceres::AutoDiffCostFunction的函数参数包括：

1. 残差函数（Residual Function）：表示优化问题中每个观测值的误差，即实际观测值与模型预测值之间的差距。

2. 参数块（Parameter Block）：表示优化问题中需要优化的变量，可以是一个或多个。

3. 参数块大小（Parameter Block Size）：表示每个参数块中包含的元素个数。

4. 残差项大小（Residual Block Size）：表示每个残差项的元素个数，通常与参数块大小相同。

5. 自动微分类型（Auto Differentiation Type）：表示使用何种自动微分方法，包括数值微分（Numeric Differentiation）和符号微分（Symbolic Differentiation）两种。

6. 残差块的输出维度（Residual Block Output Dimension）：表示每个残差项的输出维度，通常为1，表示一个标量。

相关问题

std::vector<double> params{1.0}; // 参数 ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual); problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());输出雅克比矩阵

要输出雅克比矩阵，可以使用 `ceres::Problem::Evaluate` 函数。该函数的第一个参数是待求解的参数，第二个参数是残差的值。通过调用该函数并将参数设置为当前参数值，可以得到当前残差的值和雅克比矩阵。

以下是一个简单的例子：

// 定义问题和参数
ceres::Problem problem;
std::vector<double> params{1.0};

// 定义残差函数和添加残差块
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

// 求解问题
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);

// 输出雅克比矩阵
ceres::CRSMatrix jacobian;
ceres::Problem::EvaluateOptions eval_options;
eval_options.num_threads = 1; // 设置线程数
problem.Evaluate(eval_options, nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);

// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n";
for (int i = 0; i < jacobian.num_rows; ++i) {
    for (int j = jacobian.rows[i]; j < jacobian.rows[i+1]; ++j) {
        std::cout << jacobian.cols[j] << " " << jacobian.values[j] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

注意，要输出雅克比矩阵，需要先求解问题，否则无法得到正确的结果。此外，为了输出雅克比矩阵，需要使用 `ceres::CRSMatrix` 类型来存储结果。

ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>( new CostFunctor);参数含义

这段代码是使用Ceres Solver库来定义一个Cost Function，其中的模板参数`<CostFunctor, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9>`的含义如下：

- `CostFunctor`是定义了计算残差的函数对象类型，它需要继承自ceres::SizedCostFunction，并实现Evaluate()方法。
- `3`表示这个Cost Function计算出来的残差的维度为3。
- `1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1`表示Cost Function的输入参数个数，这里是10个，每个参数都是一个标量。
- `9`表示Jacobian矩阵的列数，它等于每个输入参数的自变量个数之和，即1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=10。

因此，这个Cost Function的定义是一个计算3维残差的函数，它有10个输入参数，每个参数都是一个标量，它的Jacobian矩阵的列数为9。其中，`new CostFunctor`是Cost Function的实现，`new ceres::AutoDiffCostFunction`是用于自动求导的Ceres函数对象，它会自动生成Cost Function的Jacobian矩阵。