这段代码是一个使用Eigen库的C++项目的.txt文件 。该文件指定了项目名称为"" , 设置了C++编译器的优化级别为O3 , 指定了Eigen头文件的路径 , 并将其添加到项目的路径中 。同时 , 它还定义了一个名为""的可执行文件 , 并将名为".cpp"的源文件与之关联 。
#include
这段代码包含了四个头文件的引用:
:C++标准库中的输入输出流库 , 用于输入输出操作 。ctime:C++标准库中的时间库 , 用于获取当前系统时间等操作 。Eigen/Core:Eigen库的核心部分 , 包含了矩阵和向量等数学基础操作 。Eigen/Dense:Eigen库的稠密矩阵代数运算库 , 包含了矩阵分解、求逆、求特征值等高级数学操作 。
using namespace Eigen;#define MATRIX_SIZE 50
这段代码定义了一个常数并使用 usingEigen; 将 Eigen 命名空间中的类型和函数引入到当前命名空间中 。其中 , Eigen 是一个 C++ 模板库 , 用于线性代数运算和矩阵计算 。接下来的代码中将使用 Eigen 中的矩阵类型和运算 。
int main(int argc, char **argv) {// Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix , 它是一个模板类 。它的前三个参数为:数据类型 , 行 , 列// 声明一个2*3的float矩阵Matrix
这行代码声明了一个类型为的对象 , 该对象是一个 2x3 的矩阵 , 元素类型为 float 。是 Eigen 中的一个模板类 , 第一个模板参数指定矩阵元素的类型 , 第二个和第三个模板参数分别指定矩阵的行数和列数 。
// 同时 , Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型 , 不过底层仍是Eigen::Matrix// 例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix
这段代码中 , 我们声明了一个类型为的三维向量 v_3d , 和一个类型为的三维向量 vd_3d , 它们的本质是相同的 , 都是三维向量 。由于 Eigen 通过提供了许多内置类型 , 因此可以看作是 Eigen:: 的别名 , 而 vd_3d 实质上就是一个列向量 , 它的行数为 3 , 列数为 1 。
// Matrix3d 实质上是 Eigen::Matrix
这段代码使用了Eigen库定义的不同矩阵类型 。例如 , 实际上是Eigen:: , 用于表示3x3的矩阵 。= ::Zero()创建了一个3x3的零矩阵 。如果不确定矩阵大小 , 可以使用动态大小的矩阵 , 例如或更简单地使用 。Eigen库支持许多其他的矩阵和向量类型 , 可以根据需要进行选择 。
在Eigen中 , 是一个特殊的值 , 表示一个矩阵或向量的维度是在运行时确定的 。这意味着我们可以使用变量来指定矩阵或向量的大小 , 而不是在编译时指定固定的大小 。
使用动态大小的矩阵的优点是它们非常灵活 , 可以在运行时根据需要动态分配内存 。这使得它们非常适合需要动态调整大小的情况 , 如读取文件中的数据 , 或在运行时从用户获取输入 。
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