Eigen::Matrix::exp

Eigen是一个流行的C++模板库，用于线性代数运算，尤其是数值矩阵和向量操作。`Eigen::Matrix::exp` 是Eigen中的一个成员函数，作用于矩阵对象上，它计算输入矩阵对应元素的指数（e^x）。

具体来说，如果你有一个Eigen矩阵 `m`，调用 `m.exp()` 将会返回一个新的矩阵，其中每个元素是原始矩阵中对应位置元素的自然指数。这对于解决线性系统、求解微分方程或者执行矩阵对数等数学问题非常有用。

举个例子：

#include <Eigen/Dense>
Eigen::MatrixXd m(3, 3);
// 假设m已经初始化了一些值
Eigen::MatrixXd result = m.exp();

相关问题

对‘Sophus::SE3::exp(Eigen::Matrix<double, 6, 1, 0, 6, 1> const&)’未定义的引用

这个错误提示是由于链接器找不到 `Sophus::SE3::exp(Eigen::Matrix<double, 6, 1, 0, 6, 1> const&)` 函数的实现。这个函数是 Sophus 库中的一个函数，用于将李代数形式的 6 维向量转换为 SE(3) 变换矩阵。

要解决这个问题，你需要确保链接器能够找到 Sophus 库的实现。你可以将 Sophus 库的源代码编译成静态库或动态库，并将其链接到你的项目中。具体的编译和链接方式，可以参考 Sophus 库的文档或者相关的教程。

另外，你还需要确认你的代码中包含了正确的头文件，并且使用了正确的命名空间。如果你仍然无法解决这个问题，可以尝试在搜索引擎上搜索类似的报错信息，看看是否有相关的解决方案。

Eigen::Vector3d v_rotated = rotation_vector * v;

这段代码将旋转向量rotation_vector作用于向量v上，得到旋转后的向量v_rotated。在Eigen库中，向量与矩阵的乘法采用的是矩阵乘法规则，即左乘旋转矩阵或者右乘变换矩阵。在这里，我们采用的是左乘旋转矩阵的方式，即先将旋转向量通过指数映射(exp)转换成旋转矩阵(rotation matrix)，然后将旋转矩阵与原始向量v相乘，得到旋转后的向量v_rotated。因此，v_rotated的值为旋转后的结果，其类型为Eigen::Vector3d。