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2024年4月16日发(作者：正则表达式教程网站)

eigen 矩阵运算

Eigen 矩阵运算是指使用 Eigen 库中的矩阵类 (Matrix) 和相关

函数进行矩阵运算的过程。Eigen 是一种 C++ 模板库，提供了

高性能的矩阵和向量运算的功能。

以下是 Eigen 中常见的矩阵运算操作：

1. 矩阵乘法：可以通过 `*` 运算符直接计算两个矩阵的乘积，

例如 `matrix1 * matrix2`。

2. 矩阵加法和减法：可以使用 `+` 和 `-` 运算符进行矩阵的加

法和减法操作，例如 `matrix1 + matrix2`。

3. 标量乘法和除法：可以用 `*` 和 `/` 运算符对矩阵和标量进

行乘法和除法运算，例如 `matrix1 * scalar` 或 `matrix1 / scalar`。

4. 转置矩阵：使用 `transpose()` 函数可以得到矩阵的转置。

5. 逆矩阵：使用 `inverse()` 函数可以计算矩阵的逆。

6. 行列式：可以使用 `determinant()` 函数计算矩阵的行列式。

7. 特征值和特征向量：可以使用 `eigenvalues()` 和

`eigenvectors()` 函数计算矩阵的特征值和特征向量。

此外，Eigen 还提供了其他一些矩阵运算的功能，如矩阵的求

和、取最大值、取最小值等。

下面是一个使用 Eigen 进行矩阵乘法和矩阵转置的示例代码：

```cpp

#include

#include

int main() {

Eigen::Matrix3d matrix1;

matrix1 << 1, 2, 3,

4, 5, 6,

7, 8, 9;

Eigen::Matrix3d matrix2;

matrix2 << 10, 11, 12,

13, 14, 15,

16, 17, 18;

Eigen::Matrix3d result = matrix1 * matrix2;

std::cout << "Matrix multiplication result:n" << result <<

std::endl;

Eigen::Matrix3d transposed = ose();

std::cout << "Matrix transpose result:n" << transposed <<

std::endl;

return 0;

}

```

以上代码中，我们首先定义了两个 3x3 的矩阵 matrix1 和

matrix2，然后使用 `*` 运算符计算它们的乘积，并将结果存储

在 result 变量中。接着，使用 `transpose()` 函数计算 matrix1 的

转置矩阵，并将结果存储在 transposed 变量中。最后，将结果

分别输出到标准输出流中。


本文标签： 矩阵 运算 计算 函数 输出

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