问题标签 [eigen3]

这是我的代码：

这是我尝试时收到的错误消息std::cout << u2i.row(1) << std::endl;

my_exec: /usr/include/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:53: Eigen::internal::variable_if_dynamic::variable_if_dynamic(T) [with T = int; int Value = 1]：断言 `v == T(Value)' 失败。中止（核心转储）

似乎问题在于.row()ColMajor 矩阵；但是，我不明白为什么这会导致错误，或者为什么.row()根本允许使用方法？

如果我在我的实现中没有遗漏任何东西，这里发生了什么？

我正在使用本征 3.2.2。

编辑：

显然这也失败了SparseMatrix。

错误信息（相同）：

test_calc_top_actions.exe: /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/XprHelper.h:53: Eigen::internal::variable_if_dynamic::variable_if_dynamic(T) [with T = int; int Value = 1]：断言 `v == T(Value)' 失败。中止

我正在尝试编写一个从 double 或 float 类型获取 Eigen::Matrix 的函数。此函数适用于浮点数：

但是，一旦我将“浮动”作为模板：

我在 linux 上使用 gcc 4.9.1 得到这个错误：

.../utils.hpp：在函数'Eigen::Matrix core::math::foo(const Eigen::Matrix&)'中：.../utils.hpp:77:47：错误：请求成员'转置' in '(0, 0)'，属于非类类型 'int' result.block<3,3>(0,0) = T.block<3,3>(0,0).transpose( );

这里可能是什么问题？

我需要使用 Eigen 库在 C++ 中创建一个对角线 MatrixXd，其中对角线上的元素是较短 VectorXd 的 N 次复制。

矢量Xd R; // 大小为 n 的向量

矢量Xd V; // 一个大小为 n*N 的向量，对应于 R 的 N 个连接副本，我不知道如何创建

MatrixXd D=MatrixXd(V.asDiagonal()); //我的对角矩阵大小为 n N xn N

谢谢。

Eigen::Vector3f我正在使用 Eigen 处理非结构化点集（点云），表示为对象数组。为了启用 SIMD 矢量化，我Vector3f使用 alignas(16) 将其子类化为一个类。数组中的每个对象都以 16 字节的边界开始，彼此之间有 4 字节的间隙，并且包含未初始化的数据。

子类目前看起来像这样：（仍然需要添加模板复制构造函数和运算符=，如 Eigen 文档中所示）

汇编输出显示正在使用 SIMD 指令，并且point_xyz对数组中的每个应用进行转换的程序似乎工作正常。

以这种方式使用 Eigen 是否安全，或者结果是否取决于未使用的 4 字节间隙的内容等？

此外，将 RGB 颜色数据或其他数据放入未使用的 4 个字节是否安全（需要覆盖内存对齐）？

编辑：启用优化时，clang++ 和 g++ 似乎都做了一些矢量化。如果没有优化（以及低于 -O2 的 clang++），两者都会为以下矩阵乘法（转换）生成对 Eigen 库函数的调用：

（需要 for 循环和 cout 以便优化不会删除乘法或放入一个常数值）。

在 GCC (-O1) 中，它导致

无论有没有 ，它都会产生相同的输出#define EIGEN_DONT_VECTORIZE 1。使用Vector4f时，当 Eigen 的矢量化未禁用但两者都在 xmm 寄存器上运行时，会生成稍短的输出。

AlignedVector3<float>似乎不支持与 的乘法Eigen::Transform。我正在对使用 3 个（非同质）坐标表示的点集进行仿射变换。我不确定 Eigen 如何实现向量的Eigen::Transform<float, 3, Eigen::Affine>转换Eigen::Vector4f。即它是否只改变向量的前 3 个分量，第四个分量是否必须为零，或者它可以包含任意值，还是将 4 向量解释为齐次坐标？它是否取决于转换的内部表示 ( Affine, AffineCompact, Projective)。

假设我有

和

有没有一种简单的方法来提取ind_vecx 的元素？

就像是：

我有一个在内部执行一些线性代数的函数，但我希望能够将常规密集矩阵以及对角矩阵（后者用于提高效率）传递给它。我尝试了以下语法：

但这不会编译，因为 MatrixBase 没有 cols() 函数！

我知道 DiagonalMatrix 类有一个 toDenseMatrix() 函数，但我担心的是它涉及值的内部复制，因此会使我希望从 DiagonalMatrix 获得的所有优化无效。

我该怎么办？

我正在 Ubuntu 上安装库Eigen。我按照说明在下载的源目录旁边创建了一个“构建目录”。也就是说，我有两个目录：eigen-eigen-1306d75b4a21源目录和eigen-build构建目录。

然后我做了：

之后立即发生错误make install并停止安装：

显然该目录存在。我的 CMake 有什么问题？（我对 CMake 了解不多。我在第二步中观察到了一些警告，说缺少 Qt4 之类的很多东西，但我认为这不是原因，因为错误消息暗示了什么。）

我有以下代码（我为稍大的代码片段道歉，这是我能够减少问题的最小示例）：

主要思想是模板函数Id<>()将 Eigen 表达式A 作为参数，连同 size D，并在表达式的标量字段上生成单位矩阵A。此功能本身可以正常工作。但是，当我在具有推导类型的 Eigen 乘积中使用它时auto，例如在 line auto autoresult = Id(Foo, 4) * v中，我希望将向量乘以v 单位矩阵，因此最终结果应该是一个表达式，在评估时应该完全等于v. 但事实并非如此，请参阅第一个for循环，每当我显示结果并计算其范数时，我大部分时间都是垃圾。另一方面，如果我隐式转换 Eigen 积Id(Foo, 4) * v对于动态矩阵，一切正常，结果得到正确评估。

我在 OS X Yosemite 上使用 Eigen 3.2.2，并在 g++4.9.1 和 Apple LLVM 6.0 版（clang-600.0.54）（基于 LLVM 3.5svn）中得到相同的奇怪行为

问题：

• 我不明白第一个for循环中发生了什么，为什么在我使用时std::cout，甚至在我使用该norm方法时都没有评估产品？我错过了什么吗？这里没有涉及混叠，我真的对发生的事情感到困惑。我知道 Eigen 使用惰性求值，并在需要时对表达式求值，但这里似乎并非如此。这个问题对我来说非常重要，因为我有很多与 类似的函数，Id<>()在auto 推导表达式中使用时可能会失败。

问题经常发生，但并非总是如此。但是，如果您将程序运行 3-4 次，您肯定会看到它。

我用来编译和运行它的命令是：

我在实际运行中得到的典型输出是：

即使我eval()使用

我得到了同样奇怪的行为。

注意：我已经问过这个问题，但由于“太宽泛”而没有太多解释而被关闭。我看不出这个问题如何更具体（它针对特定用途处理特定库的特定类......），所以我认为这类似于“版主的错误”并再次询问。 ..

我想在稀疏矩阵上使用 Eigen 执行稀疏矩阵/矩阵乘法。这些矩阵已经在我正在处理的标准 3 数组压缩行/列存储中的代码中定义。

然后我想使用 Eigen::SparseMatrix 类作为这些数组的包装器（假设内部 Eigen 使用这样的 3 数组存储）以避免在内存中重复矩阵。我想做类似以下的事情：

有可能吗？如果可以，怎么做？

非常感谢

我有以下代码：

每当我在 Solaris 11（使用 g++4.9）下构建项目时，没有进行任何优化，运行时都会出现段错误（核心转储）。经过一番挖掘和逐步调试后，我认为故障线在 DenseCoeffBase.h，内部功能copyPacket，即线537

我用来编译/运行的命令行：g++ -std=c++11 -I ./eigen_3.2.2 example.cpp; ./a.out

一些备注：

• 如果我将声明移到States st;里面main()，它可以工作，没有段错误。
• 如果我取消注释vin的声明States并注释 C++11 样式的初始化，然后v.resize(2); v << 1, 1;在构造函数中使用，它可以工作
• 如果我使用-O2或-O3优化，它可以工作。
• 在我测试过的所有其他平台（Ubuntu 14.04、Debian7、OS X 10.10）上，无论优化级别如何，它都能正常工作
• 这个问题似乎只出现在 Solaris 上，没有优化，在 g++4.9 下

我的问题如下：

1. 我写的代码正确吗？也就是说，我可以安全地使用C++11-style 类内初始化，还是应该只声明向量然后在构造函数中调整它的大小？

2. 如果我的代码是正确的，有没有人遇到过这个问题？（我知道这极不可能，但我仍然问:)）

PS：我使用 Eigen 3.2.2（虽然问题也出现在 3.2.1 上）

如果有人能告诉我是否可以在 Solaris11 上构建/运行程序，我将不胜感激（无论编译器如何）