c++ Eigen求解稀疏矩阵
时间: 2024-10-11 12:05:39 浏览: 52
MKL 求解大型稀疏矩阵
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在C++中,Eigen是一个高效的线性代数库,它支持处理各种矩阵和向量运算,包括稀疏矩阵。对于稀疏矩阵,Eigen提供了一些特殊的矩阵类型如`SparseMatrix`和`CompressedRowMatrix`,用于存储和操作稀疏数据。
例如,你可以使用`SparseMatrix<double>`来创建一个双精度浮点数类型的稀疏矩阵,并使用其提供的函数来进行诸如求解线性方程组(`solve()`)、特征值分解(`eigenvalues()`)等操作。下面是一个简单的示例:
```cpp
#include <Eigen/Sparse>
#include <iostream>
int main() {
// 创建一个稀疏矩阵
Eigen::SparseMatrix<double> sparseMat(Eigen::MatrixXi::Random(100, 100)); // 使用随机生成的非零元素
// 假设我们有一个对应的稠密系数向量
Eigen::VectorXd denseVec = Eigen::VectorXd::Random(100);
// 求解线性系统 Ax = b (这里x是未知数,A是sparseMat,b是denseVec)
Eigen::VectorXd solution = sparseMat.lu().solve(denseVec); // 使用LU分解求解
std::cout << "Solution:\n" << solution << std::endl;
return 0;
}
```
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