eigen.emplace

`std::Eigen::MatrixBase<T>::emplace`是Eigen库中用于动态向量或矩阵中添加元素的一个成员函数。`T`通常代表Eigen库支持的各种线性代数数据类型，比如`MatrixXd`, `VectorXd`等。`emplace`提供了一种方便的方式来在指定的位置插入新元素，而不需要预先分配内存或创建一个新的对象。

这个函数的基本语法是：

// 对于矩阵
matrix.row(row_index).column(column_index).coeffRef() = value;

// 对于向量
vector.coeffRef(index) = value;

`coeffRef()`返回的是一个引用，可以直接赋值给它，相当于在原地修改矩阵或向量的元素。例如，如果你想在矩阵的某个位置添加一个新的元素(3x3矩阵)，你可以这样做：

Matrix3d matrix;
matrix(0, 0).emplace(1.0);
matrix(1, 1).emplace(2.0);

使用`emplace`可以减少内存分配和拷贝，提高性能。不过，如果插入位置已经存在元素，该函数会覆盖原有的值。

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pip install --upgrade scipy

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from scipy.sparse.linalg import eigsh

如果您仍然遇到问题，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您。

Osqp 与osqp-Eigen. 哪个好

OSQP和OSQP-Eigen都是优秀的求解器，选择哪个取决于你的具体需求和使用场景。

OSQP是一个基于C语言的求解器，专门用于解决稀疏凸二次规划问题。它具有快速的求解速度和较小的内存占用空间。OSQP的使用相对简单，可以通过C语言、Python、Matlab等多种编程语言接口进行调用。

OSQP-Eigen是在OSQP基础上，使用Eigen矩阵库进行了封装，提供了C++接口。它可以与现有的Eigen代码无缝集成，使得代码编写更加方便和高效。OSQP-Eigen还提供了更多的求解选项和高级功能，例如自定义约束和目标函数，更精细的收敛控制等。

因此，如果你使用的是C语言或Python，并需要快速求解稀疏凸二次规划问题，可以选择OSQP。如果你使用的是C++，或需要更加高级的求解选项和功能，可以选择OSQP-Eigen。