1. Eigen中的矩阵及向量运算
  2. ,【+,+=,-,-=】
  3. ,【\*\*=】
  4. ,【.transpose()】
  5. ,【.dot(),.cross(),.adjoint()】
  6. ,针对矩阵元素进行的操作【.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()】,【.norm()】向量求模,矩阵范数
  7.  
  8. 注意事项:
  9. Eigen中的矩阵和向量运算不会自动适应行列数,需要在编程的时候保证参与运算的矩阵和向量行列数可以进行运算
  10. ,头文件<Eigen/Core> 中包含【+,-,*,/,+=,-=,*=,.transpose()…sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()】等运算符
  11. ,头文件<Eigen/Dense> 中包含【.dot(),.cross(),adjoint()】等运算符
  12. ,以下讨论的符号约定(假设满足运算的行列数要求)
  13. 矩阵:ab
  14. 向量:uv
  15. 常数:c
  16.  
  17. ,【+,+=,-,-=】
  18. 适用于尺寸相同的矩阵之间、尺寸相同的向量之间的对应元素相加减
  19. ,【*,*=】
  20. ,用于矩阵与矩阵:尺寸合适的矩阵的一般矩阵乘法。此时,向量可以看成是矩阵
  21. ,用于矩阵与标量:矩阵与标量的一般乘法,矩阵每个元素与标量相乘。此时,向量可以看成是矩阵
  22. ,【.transpose()】
  23. 返回矩阵的转置。此时,向量可以看成是矩阵
  24. ,【.dot(),.cross(),.adjoint()】
  25. 只用于向量
  26.  
  27. u.dot(v):uv的点乘,即对应元素乘积的和,返回一个标量。与v.dot(u),u.transpose()*vv.transpose()*u相同。
  28. u.cross(v):uv的叉积,返回一个向量。与v.cross(u)相差一个负号。
  29. u.adjoint():返回u的共轭向量,若u为实向量,则返回结果与u相同。
  30.  
  31. ,针对矩阵元素进行的操作【.sum(),.prod(),.mean(),minCoeff(),.maxCoeff,.trace()】
  32. 本部分所有操作都可对矩阵和向量进行,将向量看做矩阵即可
  33. a.sum(): 返回矩阵a中所有元素的和
  34. a.prod(): 返回矩阵a中所有元素的积
  35. a.mean(): 返回矩阵a中所有有元素的平均值
  36. a.trace(): 返回矩阵的迹,即返回主对角线上元素的和。如果不是方阵或者为向量,仍返回对角线元素的和。
  37. a.minCoeff(): 返回矩阵中最小的元素
  38. a.maxCoeff(): 返回矩阵中最大的元素
  39.  
  40. 另外,对于.minCoeff(),.maxCoeff(),有以下用法:
  41. int i,j;//或std::ptrdiff_t i, j
  42. auto min = a.minCoeff(i,j);返回a的最小元素赋值给min,并将最小元素所在行号、列号赋值给ij
  43. auto max = a.maxCoeff(p,q);返回a的最大元素赋值给max,并将最大元素所在行号、列号赋值给qp
  44.  
  45. ,【.norm()】向量求模,矩阵范数
  46. a.norm();//返回矩阵的Frobenius范数,即元素平方的和的平方根
  47. u.norm();//返回向量的模

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