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我正在研究 3-D 表面网格，并尝试通过将二次多项式拟合到每个顶点邻域来获得高斯曲率值。为了获得多项式系数，我使用 Eigen 包 (C++) 中包含的标准 Cholesky 分解 (LL^T) 来求解我的系统 Ax = b，其中 A 是对称的正定矩阵。

在解决系统问题时，我只获得了其中一个解决方案（大约 2000 个顶点！）的最奇怪的值。这是我的对称正定矩阵的逆矩阵的示例：

只需比较每个矩阵的第一个元素，您就可以看到差异：288（顶点 85）、496411（顶点 86）和顶点 87 上的正常值：523.131...

这是我正在使用的部分代码（B 是我的对称正定矩阵）：

我不知道我是否遗漏了什么......这可能是一个不稳定的问题，也许是舍入错误？如何摆脱这些意想不到的结果？谢谢，米格尔

你知道我可以用来解决 C# 中的特征系统的好库/方法吗？

我的数据是 2D/3D，我想获得第一个和第二个特征向量的方向和长度，以评估我的数据在 2D 空间中是如何被拉长的。

谢谢

我想按此顺序将矩阵 A 的第 0、2 和 4 行复制到 B 中。让 A = [a0, a1, a2, a3, a4]^T ，其中 a_i 是行向量，那么 B 应该是：[a0, a2, a4]^T。

下面的代码可以满足我的要求，但我想知道是否有更漂亮的解决方案（可能使用 Eigen）？

每当我尝试使用 eigen 库使用任何矩阵或稀疏矩阵的 selfadjointView 属性时，我都会不断收到错误消息。下面是一个简单的代码来检查。在我的程序中，我尝试使用自伴随矩阵：

我得到的错误消息是：错误：没有匹配函数调用“Eigen::SparseMatrix::selfadjointView()”</p>

我正在努力在 C++ 中实现多元高斯的概率密度函数，我一直坚持如何最好地处理维度 > 2 的情况。

高斯的pdf可以写成

其中 (A)' 或 A' 表示通过从 x 的所有元素中减去平均值创建的“矩阵”的转置。在这个方程中，k是我们拥有的维数，sigma代表协方差矩阵，也就是akxk矩阵。最后，|X| 表示矩阵 X 的行列式。

在单变量情况下，实现 pdf 是微不足道的。即使在双变量 (k = 2) 的情况下，它也是微不足道的。然而，当我们超越二维时，实现起来就困难得多。

在双变量情况下，我们有

其中 rho 是 x 和 y 之间的相关性，相关性等于

在这种情况下，我可以使用Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>第一个方程来实现，或者只使用第二个方程自己计算所有内容，而无需受益于 Eigen 的简化线性代数接口。

我对多变量情况的尝试可能会从将上述方程扩展到多变量情况开始

和

我的问题是：

1. 将 a 用于 n 维数组是否合适/建议boost::multi_array，还是我应该尝试利用 Eigen？
2. 我应该为单变量/双变量案例设置单独的函数，还是应该使用 boost::multi_array （或适当的替代方法）将其全部抽象为多变量案例？

我正在对日志域中的浮点稀疏矩阵进行一些计算，因此“空”条目实际上是-Inf（使用-FLT_MAX）。我现在正在使用自定义稀疏矩阵类，但我渴望更换现成的替代品。

这是在 C++ 中。我倾向于查看 Eigen 和 Boost uBlas 中的压缩列矩阵。但是，不清楚是否支持“零”的自定义值（可能由模板参数提供）。有人有建议吗？

澄清：

我想要的是：对于之前没有“设置”的任何单元格 (i,j)，我希望 mat[i,j] 返回 -Inf ...所以这可能更好地描述为“默认”稀疏矩阵的“空”条目的值。

我正在使用它来执行 HMM 递归（Viterbi，sum-product），概率保存在日志域中以避免下溢。

我没有做任何矩阵运算……本质上，我只是在填写动态规划表。我想使用稀疏矩阵类，因为我只填充矩阵的一个带，并且我希望有效地使用内存。压缩带矩阵将提供良好的性能，因为我正在“按顺序”填充矩阵。

我想编译 Eigen 并在具有 NEON 功能的 iPhone 中使用它。如何在 iPhone 中编译 Eigen？是否需要针对特定​​的 ARM 芯片进行编译？我需要修改构建脚本吗？

干杯。

我有两个方阵 A 和 B。A 是对称的，B 是对称正定的。我想计算 $trace(AB^{-1})$。现在，我计算 B 的 Cholesky 分解，在方程 $A=CB$ 中求解 C，并对对角线元素求和。

有没有更有效的处理方式？

我打算使用 Eigen。如果矩阵稀疏（A 通常可以是对角线，B 通常是带对角线），您能否提供一个实现？

如何在 Eigen 中初始化 SparseVector ？以下代码：

给我以下错误

错误：在没有适当的 operator() 或将函数转换为指针函数类型 vec(0)=1.0 的情况下调用类类型的对象；

顺便说一句， vec[0]=1.0 也不起作用。

在我的程序中——使用 Eigen 库——我需要对 2D 向量进行操作。在我的内部循环中，我有以下功能：

这个表达式虽然很混乱，但似乎是矢量化的主要候选者，因为x()和y()计算都遵循相同的路径。我的问题是如何使用 Eigen 来完成，而无需手动下拉到组装。