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如何使用 MKL 找到 lambda 的值？

cvInvert() 方法采用标志 CV_LU 进行 LU 分解以反转输入矩阵。但是，有没有办法获得在此计算过程中形成的 L 和 U 矩阵？为 LU 分解编写一个新函数似乎毫无意义，因为 OpenCV 已经为其优化了代码。

这似乎是我的问题的正确答案，但是我认为这更像是我编写 makefile 的方式，因为我已经有了下面链接中描述的步骤（我知道如何构建东西）。

如何为使用 Eigen（线性代数的 C++ 模板库）的 C++ 项目编写生成文件？

错误：

我的头文件中有问题的行很简单：

所以这里是makefile（我知道在INCLUDE行有点过分了）：

有什么想法吗？

提前致谢！

我在将Eigen::VectorXd类型与 Boost 累加器库结合时遇到了一些问题：

在我的系统上，这会产生：

因此，虽然直接计算很好（特征向量支持所有常用的数值运算符）但 Boost 累加器在运行时失败而没有错误。

是否有一个易于使用的 c++ 库用于矩形矩阵的“薄”QR 分解？
Eigen 似乎只支持完整的 Q 矩阵。我可以取一个完整的 Q 并丢弃一些列，但是不计算它们会更有效吗？

我正在做大量的科学编程，并在 Boost.Units 方面取得了非常好的经验，它为数量提供了编译时维度分析（即用单位标记数量，从而通过经典物理维度分析捕获许多错误）和使用 Eigen 2 用于线性代数。

但是，Eigen 没有单位的概念，虽然您可以在矩阵中为 Eigen 设置标量，但它期望两个量的乘积产生相同的类型，这对于单位来说显然是不正确的。例如，像这样的代码：

不起作用，即使它在逻辑上是正确的。

有没有支持单位的矩阵库？我知道这在过去是出了名的难以实现，而 C++11decltype将使这变得更容易，但使用 C++03 和模板专业化肯定是可能的。

Eigen库可以将现有内存映射到 Eigen 矩阵。

我的问题是，我们如何从特征矩阵（例如 Matrix3f m）中获取 c 数组（例如 float[] a）？特征矩阵的真实布局是什么？真实数据是否存储在普通 c 数组中？

有没有人使用 ndk 成功导入了 eigen 库？我正在考虑使用它为我正在开发的应用程序执行所有数学矩阵运算。我发现一些人在一些论坛中提到了它，但除了我不知道他们是否成功地让它工作之外，我阅读的大多数论坛开始提到一些与霓虹灯代码相关的错误......我没有搞砸之前。

如果有人可以向我指出如何使用 ndk 编译像 eigen 这样的现有库的教程，那将是真正有帮助的。这样我以后就可以自己做。我刚刚发现了这个：http ://code.google.com/p/android-cmake/并想尝试自己实现它，但不知道从哪里开始。显然，我前面有一些半密集的阅读，所以我会开始阅读，但如果有人可以加入并帮助编译本机库以与 ndk 一起使用，我将不胜感激。

我正在使用 eigen 3.1.0-alpha1 作为我的第一个小软件的求解器。我需要从一个类的方法返回一个稀疏矩阵：

但它不起作用。错误之一是：错误 C2955：'Eigen::SparseMatrix'：使用类模板需要模板参数列表

我已经宣布了：

我使用 Eigen 有一些困难，参考对我来说不清楚。感谢你们对我的帮助

使用eigen2，并给定一个矩阵 A

和一个矩阵 B：

并且 A 和 B 具有相同的尺寸，我想交错行，产生：

显然，我可以编写一个函数来构造一个适当维度的输出矩阵，然后遍历每个输入矩阵并将元素分配给结果。我宁愿不重新发明轮子，所以如果 eigen2 已经有一种机制来优雅地表达这种矩阵手术，我更喜欢使用它。

我确实查看了 eigen2 文档，但没有什么明显正确的。我发现的最接近的东西是 MatrixBase::select，但它确实是“来自 a 的元素或来自 b 的元素”，我想要的是“来自 a 的元素，然后来自下一行的 b 的元素”。

效率不是最重要的问题，因为我不需要在快速路径中执行此操作，只需在初始化时。

如果有更好的方法来表示矩阵，我对格式表示歉意。