我正在尝试用eigen和pardiso求解器来解决非常大的sparse matrix system (Ax = b)。当我使用g++编译代码时,出现以下错误:
In file included from ${Eigenroot}/Eigen/PardisoSupport:31,
from code.cpp:8:
${Eigenroot}/Eigen/src/PardisoSupport/PardisoSupport.h: In static member function 'static IndexType Eigen::internal::pardi
表明提供了对常见稀疏+密集操作的支持,但我找不到任何详细的示例。
例如:
Eigen::SparseMatrix<int> x(10, 10);
Eigen::Matrix<int, 10, 10> y;
Eigen::Matrix<int, 10, 10> z = x + y;
给了我以下错误,我无法解决这个问题:
test_dense_sparse_sum.cpp: In function ‘int main()’:
test_dense_sparse_sum.cpp:33:38: error: no match for ‘operator
我正在尝试使用clion ins linux设置一个项目,但是当导入它时,我得到一个错误,因为无法找到eigen 3shell是作为环境模块(模块加载eigen3)安装的,事实上,当我使用linux Eigen3时,我可以编译这个项目。所以我怀疑我不得不告诉clion如何使用环境模块,这是我在web上找不到的。
在我的项目中,我使用了线性代数的特征C++库。当我打开ARM霓虹灯的矢量化标志(-mfpu=neon -mfloat=softfp)时,我会得到一个编译器错误--没有这样的文件或目录。
我无法理解出了什么问题,这个位/c++config.h是什么?我该怎么做才能解决这个问题?
维克拉姆
main.c
#include<iostream>
#include <Eigen/Core>
// import most common Eigen types
using namespace Eigen;
int main(int, char *[])
{
Matrix
在Ubuntu18.04上试图在R中安装(install.packages("OpenMx")) OpenMx时,我得到了以下错误。我不太熟悉C代码的编译,所以我要求你给我一点“哑巴”。
Installing package into ‘/home/adam/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.5’
(as ‘lib’ is unspecified)
trying URL 'https://cloud.r-project.org/src/contrib/OpenMx_2.12.1.tar.gz'
Content type 'a
我已经在Eclipse中的C++项目中包含了头文件。当我尝试构建时,我得到了这个错误:
Symbol 'Eigen' could not be resolved Semantic Error
据我所知,这是一个链接器错误,但Eigen是一个仅包含头文件的项目,因此没有可以链接的库。抛出错误的代码遵循他们提供的基本教程,令人不快的代码片段如下所示:
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
我做错了什么?如果有帮助,我将在Linux上运行此程序。谢谢。
在我的项目中,我使用了用于线性代数的特征C++库和只使用的,当我为ARM霓虹灯打开向量化标志(mfpu=neon -mfloat=softfp)时,我会得到编译器错误。我不明白出了什么问题。我是否需要在艾根图书馆中为ARM霓虹灯启用任何预处理指令?
main.c
#include<iostream>
#include <Eigen/Core>
// import most common Eigen types
using namespace Eigen;
int main(int, char *[])
{
Matrix4f m3;
m3 <&
我正在更新3岁的旧代码,并试图用Vector2d和Matrix2d做一对代码。粗略地说,代码是
vector<pair<Vector2d, Matrix2d>> list;
list.resize(points.size());
Vector2d md;
Matrix2d Sd;
for(int i=0; i<n; i++) {
// do stuff to assign elements of md and Sd
// ...
list[i] = make_pair(md, Sd); // SIGSEGV on this line
}
我
我下载了Eigen (3)库并开始使用它。我编写了一个模板函数,并在函数中声明了一个“模板类型”的局部变量。我得到以下编译错误。
$ g++ EigenTest.cpp
EigenTest.cpp: In instantiation of ‘void myFunc(Eigen::MatrixBase<Derived>&) [with Type1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>]’:
EigenTest.cpp:24:10: required from here
EigenTest.cpp:16:26: error: con
在GPU支持下从源代码编译tensorflow时,我得到:
bazel build -c opt --config=cuda --verbose_failures //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
WARNING: Output base '/auto/homes/.cache/bazel/_bazel_/bd4752ce1a89280ab0ba7ef21866f7b1' is on NFS. This may lead to surprising failures and undetermined behavior.
WARN
我使用C++中的特征库来求解稀疏线性方程: Ax=b,其中,a是正方形稀疏矩阵,b是矩形稀疏矩阵。我有多个A矩阵的实例,并且每个实例都有多个右侧的b。因此,我希望对所有的A矩阵进行一次分解,并存储它们,然后存储每个A和每个b的解。
我尝试使用C++向量来存储所有求解器。这是我写的示例代码:
vector<Eigen::SparseMatrix<double>> A;
//fill in all A matrices
vector<Eigen::SparseLU<Eigen::SparseMatrix<double>>> solver