eigen 矩阵求伪逆
时间: 2023-07-24 11:36:11 浏览: 256
使用Eigen库求伪逆矩阵可以使用Matrix类的pseudoInverse()方法。例如,假设有一个3x2的矩阵A:
```
Eigen::Matrix<double, 3, 2> A;
// 初始化A
Eigen::Matrix<double, 2, 3> A_pinv = A.pseudoInverse();
```
其中,A_pinv就是A的伪逆矩阵。需要注意的是,pseudoInverse()方法只能对方阵或者行数大于列数的矩阵求伪逆,如果需要对列数大于行数的矩阵求伪逆,需要先对矩阵进行转置。
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基于c++ 编程,使用eigen,如何求矩阵的伪逆,给出代码演示
使用Eigen库求矩阵的伪逆可以使用JacobiSVD类的pseudoinverse()函数。下面是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
MatrixXd A(3, 2);
A << 1, 2,
3, 4,
5, 6;
MatrixXd A_pinv = A.jacobiSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(MatrixXd::Identity(3, 2));
std::cout << "A_pinv = " << A_pinv << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例中,我们创建一个3x2的矩阵A,并使用JacobiSVD类的solve()函数求出A的伪逆,然后打印输出。需要注意的是,在使用jacobiSvd()函数时,我们需要指定ComputeThinU和ComputeThinV选项,以确保得到的是一个稀疏的矩阵。
eigen 矩阵求逆_「伴随矩阵」Eigen库 矩阵基本操作:转置矩阵,逆矩阵,伴随矩阵,特征值 - seo实验室...
好的,你的问题是关于使用Eigen库求矩阵的逆矩阵,以及使用伴随矩阵求矩阵的逆矩阵。下面是我的回答:
在Eigen库中,可以使用.matrix().inverse()函数来求矩阵的逆矩阵。例如:
```
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix3f A;
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 10;
Matrix3f B = A.matrix().inverse();
std::cout << "A的逆矩阵为:\n" << B << std::endl;
return 0;
}
```
另外,还可以使用伴随矩阵来求矩阵的逆矩阵。伴随矩阵的定义为:对于一个n阶方阵A,它的伴随矩阵定义为A的代数余子式构成的矩阵的转置矩阵。
伴随矩阵的求解过程可以参考下面的代码:
```
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix3f A;
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 10;
Matrix3f adj = A.adjoint();
float det = A.determinant();
Matrix3f B = adj / det;
std::cout << "A的逆矩阵为:\n" << B << std::endl;
return 0;
}
```
以上就是关于Eigen库中求矩阵逆矩阵的方法,以及使用伴随矩阵求解矩阵逆矩阵的方法的回答。希望能够帮到你!