基于c++ 编程,使用eigen,如何求矩阵的伪逆,给出代码演示
时间: 2024-02-03 11:03:50 浏览: 77
使用Eigen库求矩阵的伪逆可以使用JacobiSVD类的pseudoinverse()函数。下面是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
MatrixXd A(3, 2);
A << 1, 2,
3, 4,
5, 6;
MatrixXd A_pinv = A.jacobiSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(MatrixXd::Identity(3, 2));
std::cout << "A_pinv = " << A_pinv << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例中,我们创建一个3x2的矩阵A,并使用JacobiSVD类的solve()函数求出A的伪逆,然后打印输出。需要注意的是,在使用jacobiSvd()函数时,我们需要指定ComputeThinU和ComputeThinV选项,以确保得到的是一个稀疏的矩阵。
相关问题
eigen 矩阵求伪逆
使用Eigen库求伪逆矩阵可以使用Matrix类的pseudoInverse()方法。例如,假设有一个3x2的矩阵A:
```
Eigen::Matrix<double, 3, 2> A;
// 初始化A
Eigen::Matrix<double, 2, 3> A_pinv = A.pseudoInverse();
```
其中,A_pinv就是A的伪逆矩阵。需要注意的是,pseudoInverse()方法只能对方阵或者行数大于列数的矩阵求伪逆,如果需要对列数大于行数的矩阵求伪逆,需要先对矩阵进行转置。
c++程序eigen库求矩阵特征值
Eigen是一个C++模板库,用于线性代数运算。它提供了丰富的功能,包括矩阵特征值的计算。
要使用Eigen库求矩阵的特征值,首先需要包含Eigen头文件。然后,可以使用Eigen的Matrix类来定义矩阵对象,并使用Matrix类的成员函数来进行特征值计算。
下面是一个求解矩阵特征值的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main() {
Eigen::Matrix3d matrix; // 定义一个3x3的矩阵对象
matrix << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
Eigen::EigenSolver<Eigen::Matrix3d> solver(matrix); // 创建特征值求解器对象
Eigen::Vector3cd eigenvalues = solver.eigenvalues(); // 求解特征值
std::cout << "特征值:" << std::endl;
for (int i = 0; i < eigenvalues.size(); i++) {
std::cout << eigenvalues(i) << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上述代码中,我们首先定义了一个3x3的矩阵对象`matrix`,然后创建了一个特征值求解器对象`solver`,并将矩阵对象传递给求解器。最后,通过调用`solver.eigenvalues()`函数来获取特征值,并将其打印出来。