使用C++实现np.linalg.eigh()

np.linalg.eigh() 是numpy库中用于计算矩阵特征值和特征向量的函数。在C++中，可以使用Eigen库来实现类似的功能。以下是使用Eigen库实现np.linalg.eigh()函数的示例代码：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

Eigen::MatrixXd np_linalg_eigh(Eigen::MatrixXd A) {
    // 计算特征值和特征向量
    Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXd> es(A);

    // 将特征值和特征向量存储在矩阵中
    Eigen::MatrixXd eigvals = es.eigenvalues().asDiagonal();
    Eigen::MatrixXd eigvecs = es.eigenvectors();

    // 返回结果
    return eigvecs * eigvals * eigvecs.inverse();
}

int main() {
    // 创建一个3x3的矩阵
    Eigen::MatrixXd A(3, 3);
    A << 1, 2, 3,
         2, 4, 5,
         3, 5, 6;

    // 计算矩阵特征值和特征向量
    Eigen::MatrixXd result = np_linalg_eigh(A);

    // 输出结果
    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

上述代码中，我们使用Eigen库中的SelfAdjointEigenSolver类来计算矩阵的特征值和特征向量，并将结果存储在矩阵中。最后，我们返回特征向量乘以特征值矩阵乘以特征向量的逆矩阵的结果。