Eigen的triangularView问题
Eigen是一个C++模板库，用于线性代数运算和矩阵计算。它提供了丰富的功能和高性能的计算能力，被广泛应用于科学计算、机器学习、计算机图形学等领域。
在Eigen中，triangularView是一个成员函数，用于访问和操作矩阵的三角部分。它可以返回一个只读或可写的视图，以便对三角部分进行操作，而不需要复制整个矩阵。
triangularView函数有多个重载形式，可以用于访问上三角部分、下三角部分或整个三角部分。它可以用于读取和修改矩阵的三角部分元素，也可以用于进行矩阵的三角分解和求解线性方程组。
Eigen的triangularView函数在科学计算、数值计算和机器学习等领域具有广泛的应用场景。例如，在求解线性方程组时，可以使用triangularView函数对矩阵进行LU分解或Cholesky分解，从而提高求解效率。在机器学习算法中，可以利用triangularView函数对协方差矩阵进行特征值分解或奇异值分解，以实现降维或特征提取。
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当尝试使用本征中某些操作的结果初始化向量时，结果似乎不同，取决于所使用的语法，即在我的机器上，以下代码末尾的断言失败：Eigen::MatrixXdR = Eigen::MatrixXd::Random(n,n);
Eigen::VectorXd x= Eigen:
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我有一个运行得很好的：Sig.selfadjointView<Lower>().rankUpdate(xSub.adjoint());
现在，我还需要得到Sig的上三角形部分<Mode>::Type Eigen::MatrixBase::triangularView() [with unsigned int Mode = Mode, Derived = Eigen::Matrix<Mode>::Type Eigen</em
浏览 1提问于2013-01-26得票数 0
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我有用C++编写的使用特征的代码，我需要用OpenCV重写它。问题是我以前没有用过艾根，也找不到更多的例子来帮助我。这是一个代码示例：Eigen::VectorXd alpha;alpha = L.topLeftCorner(n, n).triangularView<Eigen::Lower>().solve(y);
L.topLeftCorner(n, n).triangul
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usi
浏览 60提问于2017-03-13得票数 2
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我有以下程序：using namespace Eigen;
void func(Matrix<double, _m, _n> A) Matrix<double, 2, 3> AA;
2, 0, 7;
浏览 0提问于2013-02-15得票数 2
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求解特征上的稀疏上三角系统？
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Matrix3d A; 0, 5, 6, spA.triangularView<Upper>().solve<OnTheRight>(bT); // COMPILEspA.triangularView
浏览 2提问于2014-06-27得票数 3
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我尝试了如下方法x1 = (l*l.transpose()).llt().solve(y1);
其中l，y1是输入矩阵，x1输出matrix.Output谢谢你的建议。
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加权外积的矢量化
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Eigen::MatrixXd points = <
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我确认使用-mno-avx的第二种情况不会产生任何使用ymm寄存器的指令。下面是程序test-eign.cxx(它对两个矩阵的和
浏览 37提问于2017-07-25得票数 4
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我想要做的是编译由CMake构建的项目。在我的代码中，我有下一个方法： * See TriangularView:solve() for the details.template<typename MatrixType, unsigned intMode>
t
浏览 3提问于2017-04-18得票数 3
我有一个奇怪的问题，两个应该给出相同结果的函数是不一致的。我已经包括了下面的代码。我知道test1的结果是正确的，而test2是错误的。::MatrixXd test1(Eigen::MatrixXd A){ return A.triangularView<Eigen::Lower>().solve(Eigen::MatrixXd::Ident
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特征中稀疏矩阵的和三角视图
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std::cout << "dsut:cout << &quo
浏览 3提问于2017-09-28得票数 0
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浏览 2提问于2017-03-30得票数 2
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