set xDamp 0.05; set nEigenI 1; set nEigenJ 2; set lambdaN [eigen [expr $nEigenJ]]; set lambdaI [lindex $lambdaN [expr $nEigenI-1]]; set lambdaJ [lindex $lambdaN [expr $nEigenJ-1]]; set omegaI [expr pow($lambdaI,0.5)]; set omegaJ [expr pow($lambdaJ,0.5)]; set alphaM [expr $xDamp*(2*$omegaI*$omegaJ)/($omegaI+$omegaJ)]; set betaKcurr [expr 2.*$xDamp/($omegaI+$omegaJ)]; rayleigh $alphaM $betaKcurr 0 0 puts $alphaM puts $betaKcurr set iGMfile "DM1X.txt"; set iGMfact "1"; set dt 0.02; set dispSeries1 "Series -dt $dt -filePath $iGMfile -factor $iGMfact"; set iGMfile "DM1X.txt"; set iGMfact "1"; set dt 0.02; set dispSeries2 "Series -dt $dt -filePath $iGMfile -factor $iGMfact"; pattern MultiSupport 1 { groundMotion 1 Plain -disp $dispSeries1 imposedMotion 1 1 1 imposedMotion 3 1 1 } pattern MultiSupport 2 { groundMotion 2 Plain -disp $dispSeries2 imposedMotion 2 1 2 imposedMotion 4 1 2 } constraints Transformation; numberer Plain; system SparseSPD; test EnergyIncr 1.0e-4 200; algorithm Newton integrator Newmark 0.5 0.25 analysis Transient analyze 1000 0.02

这是一段Tcl语言的脚本，用于进行地震工程领域的结构动力学分析。这段脚本中包含了一些参数的设定，如阻尼比、振型数、特征值、角频率等；还包括了地震波数据的导入、多支座约束模式的定义、结构约束的设置等内容。最后使用Newton算法和Newmark积分器进行分析，得到1000个时间步的响应结果。这段脚本是一个完整的分析流程，但具体的分析对象和参数需要根据实际情况进行调整。

相关问题

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。

首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量。

然后，如果is_replay_frame为true，则遍历map_current_box_中的元素，并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU，并将is_replay_frame设置为false。

接下来，创建一个临时的F_temp矩阵，并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作，并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。

然后，遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素，计算一个临时变量t，并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。

之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入vec_box中。同时，将S_temp加入vec_cova中。

最后，输出一条日志信息，表示完成了使用给定时间段进行预测。

请注意，这只是对代码进行的初步解读，具体实现可能还涉及其他变量和函数。

eigen setidentity

### 如何在Eigen库中使用`setIdentity`函数

在Eigen库中，`setIdentity()`是一个成员函数，用于将矩阵设置为单位矩阵。这表示除了对角线上的元素外，其他所有元素都将被设为0，而对角线上元素则全部设为1。

对于Matrix类的对象而言，调用此方法非常简单：

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

int main() {
    // 创建一个3x3的零矩阵并将其转换成单位矩阵
    Eigen::MatrixXd m(3, 3);
    
    m.setIdentity(); 

    std::cout << "Here is the 3x3 identity matrix:" << std::endl;
    std::cout << m << std::endl;

    return 0;
}

上述代码创建了一个3×3大小的动态矩阵，并通过调用`setIdentity()`来初始化它为单位矩阵[^1]。

此外，在某些情况下可能希望指定尺寸参数给`setIdentity(rows, cols)`版本的方法，这样可以更灵活地控制所生成的身份矩阵的具体规模。需要注意的是如果行数不等于列数，则得到的结果并非严格意义上的单位阵而是具有特定模式的矩形矩阵。