Eigen入门之密集矩阵2–Matrix及Vector的计算方法_vectorc++用法 - CSDN文库

155 浏览量更新于2023-05-04 评论收藏 53KB PDF 举报

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Eigen入门之密集矩阵入门之密集矩阵 2– Matrix及及Vector的计算方法的计算方法

简介简介

Eigen内的Matrix和Vector提供了类似C++的运算符，如+，-,*；也提供了编程的函数方法，如点乘和叉乘的dot(), cross()，如此等

等。

在Eigen的Matrix类，代表矩阵matrics和向量vector，重载的运算符仅用于支持线性代数的运算，而不支持标量计算。比

如matrix1 * matrix2 ，表示矩阵matrix 乘以 matrix2，而matrix1 + 10则不允许。

加法和减法加法和减法

如大家所知，如果2个矩阵运行运算，对2个矩阵的行数和列数是有条件要求的。另外，在Eigen内，用于计算时，矩阵的系数

类型必须统一，并不会内部进行类型转换。

二元运算符 + ： ma + mb;

二元运算符 – ： ma – mb;

一元运算符 – ： – ma;

组合运算符 +=： ma+=mb;

组合运算符 -=： ma-=mb;

示例：

// matrix_cal1.cpp

#include

#include

using namespace Eigen;

int main()

{

Matrix2d a;

a << 1, 2,

3, 4;

MatrixXd b(2,2);

b << 5, 6,

7, 8;

std::cout << "a + b =" << a + b << std::endl;

std::cout << "a - b =" << a - b << std::endl;

std::cout << "Doing a += b;" << std::endl;

a += b;

std::cout << "Now a =" << a << std::endl;

std::cout << endl;

Vector3d v(1,2,3);

Vector3d w(1,0,0);

std::cout << "-v + w - v =" << -v + w - v << std::endl;

}

执行后输出：

$ ./matrix_cal1

a + b =

6 8

10 12

a - b =

-4 -4

-4 -4

Doing a += b;

Now a =

6 8

10 12

-v + w - v =

-1

-4

-6

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