转置.伴随.行列式.逆矩阵 小矩阵(4 * 4及以下)eigen会自动优化,默认采用LU分解,效率不高 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix2d c; c << , , , ; //转置.伴随 std::cout<<c<<std::endl<<std::endl

使用eigen库: 求行列式: #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix2d c; c << , , , ; //转置.伴随 std::cout<<c<<std::endl<<std::endl; std::cout<<"转置\n"&

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

SPOJ -Find The Determinant III 参考:https://blog.csdn.net/zhoufenqin/article/details/7779707 参考中还有几个关于行列式的性质. 题意: 计算矩阵的行列式答案 思路: 计算行列式的基本方法就是把矩阵化成上三角或下三角,然后观察对角线的元素,如果其中有一个元素为0则答案为0,否则行列式的值就是对角线上各个元素的乘积. #include <algorithm> #include <iterator>

最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d

高等代数里,经常要使用到矩阵和行列式,尤其是在写论文时,如何编辑矩阵和行列式呢?比较好的方法就是使用专业的公式编辑器MathType进行编辑,下面就一起来学习具体的编辑技巧. 具体步骤如下: 步骤一 双击桌面上的快捷图标启动MathType,在软件主界面单击括号分隔符工具,如下图所示. MathType软件的主界面示例 步骤二 接着单击第二行的矩阵模板,比如选择三行三列,如下图所示. 在主界面选择矩阵模板示例 步骤三 在矩形框里输入元素,结果如下图所示.那么行数和列数能否自定义,自由选择呢?答案

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

# 代数 排列 对换,对于一个排列操作,对于一个偶排列一次对换之后变为奇排列 反之变为偶排列 行列式 N阶行列式室友N^2个数aij(i,j = 1,2,3,...n) 行列式的数=\(\sum_ {j_1,j_2,....j_n}sgn(j_1j_2...j_n)a_{1j_1}a_{2j_2}...a_{nj_n}\) \(sgn()对于排列的函数,若排列A为奇排列则,sgn(A) = -1,为偶排列,则sgn(A) = 1\) 那么对于行列式的计算也就是从第一排走到最后一排的所有路径分别*

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及随机数发生器的相关内容.这个月接着深入发掘Math.NET的各种功能,并对源代码进行分析,使得大家可以尽可能的使用Math.NET在.NET平台下轻易的开发数学计算相

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(15)C#计算矩阵行列式                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

简单入门一下矩阵树Matrix-Tree定理.(本篇目不涉及矩阵树相关证明) 一些定义与定理 对于一个无向图 G ,它的生成树个数等于其基尔霍夫Kirchhoff矩阵任何一个N-1阶主子式的行列式的绝对值. 所谓的N-1阶主子式就是对于一个任意的一个 r ,将矩阵的第 r 行和第 r 列同时删去得到的新矩阵. 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的一种求法: 基尔霍夫Kirchhoff矩阵 K =度数矩阵 D - 邻接矩阵 A 基尔霍夫Kirchhoff矩阵的具体构造 度数矩阵D:是一个 ${N}\t

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

原题链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4031 Description 你突然有了一个大房子,房子里面有一些房间.事实上,你的房子可以看做是一个包含n*m个格子的格状矩形,每个格子是一个房间或者是一个柱子.在一开始的时候,相邻的格子之间都有墙隔着. 你想要打通一些相邻房间的墙,使得所有房间能够互相到达.在此过程中,你不能把房子给打穿,或者打通柱子(以及柱子旁边的墙).同时,你不希望在房子中有小偷的时候会很难抓,所以你希望任意两个

题意 给出\(n*n\)网格\((n<=10^5)\) 顶部有\(K\)个起点,底部有\(K\)个相对应的终点 每次只能向下或向右走 求有多少种从各个起点出发到达对应终点且路径不相交的路径? 对\(10^9 + 7\)取模 题解 按照组合数的套路 二维空间从一个h * w的矩形左上角走到右下角只向下或向右走的方案数为\(C_{h + w}^{h}\) 这题直接求不好求,我们考虑容斥 可以发现,如果两个路径相交,就相当于交换了终点 那么我们枚举每个起点的终点,乘上一个容斥系数\((-1)^t\),

import numpy as np lis = np.mat([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(np.linalg.inv(lis)) # 求矩阵的逆矩阵 [[-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16] [ 2.4019198e+16 -7.2057594e+16 4.8038396e+16] [-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16]] print(lis.trans

Eigen 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

题面传送门 一道代码让你觉得它是道给初学者做的题,然鹅我竟没想到? 首先考虑做一步转化,我们考虑将整棵树按深度奇偶性转化为一张二分图,即将深度为奇数的点视作二分图的左部,深度为偶数的点视作二分图的右部,这样我们肯定只能在左右部点之间连边,这大概算得上一个小套路吧,不过这还是萌新第一次见到这个套路呢,大佬不喜勿喷( 接下来考虑怎么求方案数,显然 \(1\) 只能放在左部点,我们还需从另外 \(n-1\) 个点中选出 \(k-1\) 个扔给左部,方案数为 \(\dbinom{n-1}{k-1}\),

行列式: 参考 oi-wiki 定义 对于一个\(n*n\)的矩阵A行列式取值(标量) \(det(A)=|A|=\sum\limits_p(-1)^{\tau(p)}\prod\limits_{i=1}^na_{i,p_i}\) \(\tau(p)\)即排列\(p\)的逆序对个数. 性质 证明后面再补 1.\(|A|=|A^T|\),即排列是按排列p下表为行的行列式等同于排列p下标为列的得到的行列式. 2.交换两行(列),行列式取相反数 3.把一个矩阵的一行(列)的值全部乘一个常数加到另一行(