以上代码报错,报错内容如下,请问怎么解决:Eigen::Block<XprType, BlockRows, BlockCols, InnerPanel>::Block(XprType&, Eigen::Index, Eigen::Index) [with XprType = Eigen::Matrix<double, 1, 3>; int BlockRows = 1; int BlockCols = 3; bool InnerPanel = false; Eigen::Index = long int]: Assertion `startRow >= 0 && BlockRows >= 0 && startRow + BlockRows <= xpr.rows() && startCol >= 0 && BlockCols >= 0 && startCol + BlockCols <= xpr.cols()' failed.
时间: 2024-04-07 09:31:15 浏览: 23
这个错误信息说明了在使用Eigen库的Block时,出现了索引错误。具体来说,Block的起始行、列以及行列数应该满足以下条件:
startRow >= 0 && BlockRows >= 0 && startRow + BlockRows <= xpr.rows() && startCol >= 0 && BlockCols >= 0 && startCol + BlockCols <= xpr.cols()
其中xpr是被切分的矩阵。如果这些条件不满足,就会触发上述的assertion错误。
因此,你需要检查你的代码,看看Block的参数是否符合上述条件。如果不符合,你需要重新计算起始行列和行列数。如果符合,那么你需要检查你的矩阵是否正确初始化。
相关问题
Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>怎么用
Eigen::TensorMap是Eigen库中的一个模板类,用于将一个连续的内存块映射为一个张量。其模板参数为张量的数据类型、张量的维度和张量的存储顺序。
在你的问题中,Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>>表示一个三维的、行优先的uint8_t类型的张量。你可以按照以下步骤使用它:
1.定义一个uint8_t类型的连续内存块。例如,你可以使用以下代码定义一个3x4x5的uint8_t类型的数组:
```
uint8_t data[3*4*5];
```
2.将内存块映射为一个张量。例如,你可以使用以下代码将上述数组映射为一个3x4x5的行优先张量:
```
Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>> tensor(data, 3, 4, 5);
```
这样,你就可以像正常使用张量一样使用这个张量了。例如,你可以使用以下代码访问张量中的某个元素:
```
uint8_t value = tensor(1, 2, 3);
```
注意,你需要保证内存块的连续性和大小与张量的要求相匹配,否则可能会导致程序崩溃或者结果不正确。
D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:41: error: cannot convert 'const Eigen::Product<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, -1, false> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>' to 'Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>::Scalar {aka double}' in assignment y_new(i) = Y(Y.rows() - 1, 0) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()) * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols()); ^
这个错误是由于类型不匹配导致的,原因是在计算y_new时,表达式的类型被推断为一个Eigen Product对象,而不能直接赋值给y_new的元素,需要通过调用Product的value()方法来获取结果。下面是修改后的代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense> //需要Eigen库支持
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main() {
//数据准备
vector<vector<double>> data = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}, {7.0, 8.0, 9.0}, {10.0, 11.0, 12.0}}; //4个时间点,3个变量
//将数据转化为Eigen矩阵
MatrixXd X(data.size(), data[0].size());
for(int i = 0; i < data.size(); i++) {
for(int j = 0; j < data[0].size(); j++) {
X(i, j) = data[i][j];
}
}
//VAR模型拟合
int k = 3; //时间滞后期数
MatrixXd Y = X.block(k, 0, X.rows() - k, X.cols()); //因变量矩阵
MatrixXd X_lag(k * Y.rows(), Y.cols() * (k + 1)); //滞后变量矩阵
for(int i = 0; i < Y.rows(); i++) {
for(int j = 0; j <= k; j++) {
if(j == 0) {
X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = MatrixXd::Identity(k, Y.cols()) * Y(i, 0);
} else {
X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = Y.block(i, 0, 1, Y.cols()) * X.block(i + k - j, 0, 1, Y.cols());
}
}
}
VectorXd beta = (X_lag.transpose() * X_lag).inverse() * X_lag.transpose() * Y.col(0); //回归系数
//预测
VectorXd y_new(k);
for(int i = 0; i < k; i++) {
if(i == 0) {
y_new(i) = beta(0);
} else {
y_new(i) = (Y.row(Y.rows() - 1) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()).transpose() * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols())).value();
}
}
//输出结果
cout << "Coefficients: " << beta.transpose() << endl;
cout << "Predicted values: " << y_new.transpose() << endl;
return 0;
}
```
在这个修改后的代码中,我们使用了Product对象的value()方法来获取表达式的结果,并将其赋值给y_new的元素。
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