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NLopt 目标函数如下所示：

double myfunc(const std::vector<double> &x, std::vector<double> &grad, void *my_func_data)

x 是要优化的数据，grad 是梯度向量，my_func_data 保存附加数据。

我有兴趣将犰狳矩阵 A 和 B 提供给 void *my_func_data。

我摆弄犰狳的成员函数

mat A(5,5);
mat B(5,5);
double* A_mem = A.memptr();
double* B_mem = B.memptr();

这给了我一个指向矩阵 A 和 B 的指针。我正在考虑定义另一个指向这些指针的指针：

double** CombineMat;
int* Arow = A.n_rows; int* Acols = A.n_cols; //obtain dimensions of A
int* Brows = B.n_rows; int* Bcols = B.n_cols; // dim(B)
CombineMat[0] = A_mem; CombineMat[1] = Arows; CombineMat[2] = Acols;
CombineMat[3] = B_mem; CombineMat[4] = Brows; CombineMat[5] = Bcols;

然后将 *CombineMat 作为 my_func_data 传递。

  1. 这是这样做的方法吗？好像很笨拙...
  2. 一旦通过了 CombineMat，当我在 myfunc 中时，如何将 void 类型重新转换为可用的东西？

回答

我在这里的帮助下回答了我自己的问题。

mat A(2,2);
A << 1 << 2 << endr << 3 << 4;

mat B(2,2);
B << 5 << 6 << endr << 7 << 8;

mat C[2];
C[0] = A;
C[1] = B;

opt.set_min_objective(myfunc, &C);

一旦进入 myfunc，C 中的数据可以转换回 Armadillo 矩阵，如下所示：

mat* pC = (mat*)(my_func_data);
mat A = pC[0];
mat B = pC[1];
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您还可以使用 Armadillo 的Cube类（“3D 矩阵”或 3 阶张量）。

立方体中的每个切片只是一个矩阵。例如：

cube X(4,5,2);

mat A(4,5);
mat B(4,5);

X.slice(0) = A;  // set the individual slices
X.slice(1) = B;

mat& C = X.slice(1); // get the reference to a matrix stored in a cube
于 2012-02-15T09:37:28.383 回答