在你上文的代码中,std::cout << "L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::StrictlyLower>() << std::endl; std::cout << "U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>() << std::endl;产生了报错,没有找到接受该类型的右操作数的运算符(或没有可接受的转换)
时间: 2023-10-30 21:47:48 浏览: 44
抱歉给你带来了困扰。这个报错是由于 `triangularView` 函数返回的类型与 `std::cout` 期望的类型不匹配。
为了正确输出 LU 分解的结果,你可以使用 `matrixLU()` 函数返回的实际 LU 矩阵,并使用 `Eigen::MatrixXd` 类型来存储和输出结果。
以下是修改后的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/LU>
int main() {
Eigen::MatrixXd A(3, 3);
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 10;
Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd> lu(A);
std::cout << "LU decomposition of matrix A:\n";
std::cout << "P:\n" << lu.permutationP().toDenseMatrix() << std::endl;
std::cout << "L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::StrictlyLower>().toDenseMatrix() << std::endl;
std::cout << "U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>().toDenseMatrix() << std::endl;
return 0;
}
```
在上述代码中,我们使用 `toDenseMatrix()` 函数将 `triangularView` 返回的类型转换为 `Eigen::MatrixXd`,以匹配 `std::cout` 的期望类型。
希望这次修改能够解决报错问题。如果还有其他问题,请随时提问。