cout << "Eigen values = \n" << eigen_solver.eigenvalues() << endl;
时间: 2023-08-20 11:49:28 浏览: 65
这段代码的作用是输出特征值分解后得到的特征值,即输出Eigen库中SelfAdjointEigenSolver类的对象eigen_solver中的特征值,其中eigenvalues()是SelfAdjointEigenSolver类中的一个成员函数,用于获取特征值,输出的格式为一个列向量,每一行代表一个特征值。cout << "Eigen values = \n" <<将输出的字符串设置为“Eigen values = ”,\n表示换行,eigen_solver.eigenvalues()表示输出SelfAdjointEigenSolver类的对象eigen_solver中的特征值,<< 表示输出运算符,endl表示换行并刷新缓冲区。
相关问题
eigen 求解ax=xb
Eigen是一个用于数值线性代数计算的C++模板库,其中包含了许多求解线性方程的算法。在Eigen中,可以使用以下代码来求解方程ax = xb:
```cpp
#include <Eigen/Dense>
int main() {
// 定义矩阵a和b
Eigen::MatrixXd a = Eigen::MatrixXd::Random(3, 3);
Eigen::MatrixXd b = Eigen::MatrixXd::Random(3, 3);
// 定义向量x
Eigen::VectorXd x(3);
// 使用Eigen提供的API求解方程
Eigen::GeneralizedEigenSolver<Eigen::MatrixXd> solver(a, b);
x = solver.eigenvalues().real();
// 打印解向量x
std::cout << "解向量x为:" << x << std::endl;
return 0;
}
```
以上代码首先定义了两个3x3的随机矩阵a和b,然后定义了一个3维向量x。接着,使用Eigen提供的GeneralizedEigenSolver求解器,并将矩阵a和b作为参数传入。最后,将求解结果存储在向量x中,并通过输出语句打印解向量x。
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际应用中可能需要对输入数据进行处理和验证,以确保求解的正确性。
eigen 特征值计算
Eigen特征值计算是一种用于计算矩阵的特征值和特征向量的方法。Eigen库是一个C++模板库,提供了计算特征值和特征向量的功能。在Eigen库中,有两个模块可以用于计算特征值和特征向量:GeneralizedSelfAdjointEigenSolver和SelfAdjointEigenSolver。
1. GeneralizedSelfAdjointEigenSolver模块用于计算广义自伴特征问题的特征值和特征向量。它的头文件是`<Eigen/Eigenvalues>`。下面是一个示例代码:
```cpp
#include <Eigen/Eigenvalues>
Eigen::MatrixXd A(3, 3);
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
Eigen::MatrixXd B(3, 3);
B << 9, 8, 7,
6, 5, 4,
3, 2, 1;
Eigen::GeneralizedSelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXd> solver(A, B);
if (solver.info() == Eigen::Success) {
Eigen::VectorXd eigenvalues = solver.eigenvalues();
Eigen::MatrixXd eigenvectors = solver.eigenvectors();
// 输出特征值和特征向量
std::cout << "Eigenvalues:\n" << eigenvalues << std::endl;
std::cout << "Eigenvectors:\n" << eigenvectors << std::endl;
}
```
2. SelfAdjointEigenSolver模块用于计算自伴矩阵的特征值和特征向量。它的头文件也是`<Eigen/Eigenvalues>`。下面是一个示例代码:
```cpp
#include <Eigen/Eigenvalues>
Eigen::MatrixXd A(3, 3);
A << 1, 2, 3,
2, 5, 6,
3, 6, 9;
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXd> solver(A);
if (solver.info() == Eigen::Success) {
Eigen::VectorXd eigenvalues = solver.eigenvalues();
Eigen::MatrixXd eigenvectors = solver.eigenvectors();
// 输出特征值和特征向量
std::cout << "Eigenvalues:\n" << eigenvalues << std::endl;
std::cout << "Eigenvectors:\n" << eigenvectors << std::endl;
}
```
这两个模块都提供了计算特征值和特征向量的功能,但是适用于不同类型的矩阵。GeneralizedSelfAdjointEigenSolver适用于广义自伴特征问题,而SelfAdjointEigenSolver适用于自伴矩阵。
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