目录1.diag()函数 2.eigen()函数3.svd()函数4.qr()函数 5.dim()函数6.nrow()函数7.ncol()函数8.cbind()函数与rbind()函数 9.as.vector()函数与as.matrix()函数10.solve()函数11.aperm()函数12. apply()函数1.diag()函数（1）作用一：求矩阵对
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2023-05-24 10:51:58
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1.Eigen简介Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库，可以视为C++封装的MATLAB矩阵包或C++封装的numpy矩阵运算包 。2.模块和头文件Eigen库被分为一个Core模块和其他一些模块，每个模块有一些相应的头文件。 为了便于引用，Dense模块整合了一系列模块；Eigen模块整合了所有模块。一般情况下，include<Eigen/Dense>就够了。2.1
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2023-08-08 08:44:39
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2024-07-12 12:30:36
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自定义函数之位置参数
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2023-05-27 23:05:15
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文章目录简介找不到头文件Eigen 中矩阵的定义Eigen 中矩阵的使用方法Eigen 中常用矩阵生成Eigen 中矩阵分块Eigen 中矩阵元素交换Eigen 中矩阵转置Eigen 中矩阵乘积Eigen 中矩阵元素操作Eigen 中矩阵化简Eigen 中矩阵点乘Eigen 中矩阵类型转换Eigen 中求解线性方程组 Ax = bEigen 中矩阵特征值Eigen中Matrix的行优先与列优先Ei
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2024-08-19 18:43:06
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Eigen介绍及简单使用1 Eigen库官方链接Eigen库介绍2 C++矩阵库 Eigen 简介2.1 Eigen 矩阵定义2.2 Eigen 基础使用2.3 Eigen 特殊矩阵生成2.4 Eigen 矩阵分块2.5 Eigen 矩阵元素交换2.6 Eigen 矩阵转置2.7 Eigen 矩阵乘积2.8 Eigen 矩阵单个元素操作2.9 Eigen 矩阵化简2.10 Eigen 矩阵点乘2
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2024-01-14 18:38:00
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SLAM系列文章之eigen库 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录SLAM系列文章之eigen库前言一、eigen库是什么？二、Eigen使用1.矩阵的声明2.Eigen矩阵的操作三.几何模块总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越
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2023-11-24 09:51:54
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1 #include <Eigen/Dense>
2 // 基本用法
3 // Eigen // Matlab // 注释
4 x.size() // length(x) // 向量的长度
5 C.rows() // size(C,1) // 矩阵的行
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2023-08-02 23:58:43
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Eigen中的基本函数Eigen中矩阵的定义 #include <Eigen/Dense> // 基本函数只需要包含这个头文件
Matrix<double, 3, 3> A; // 固定了行数和列数的矩阵和Matrix3d一致.
Matrix<double, 3, Dynamic> B;
# 使用eigen函数在R语言中进行矩阵计算
## 1. 整体流程
在R语言中，我们可以使用eigen函数来对矩阵进行特征值和特征向量的计算。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------|
| 1 | 定义一个矩阵 |
| 2 | 使用eigen函数计算特征值和特征向量 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：
原创
2024-06-11 05:17:27
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Eigen库使用指南1.模块和头文件Core #include <Eigen/Core>，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作Geometry #include <Eigen/Geometry>，包含旋转，平移，缩放，2维和3维的各种变换LU #include <Eigen/LU>，包含求逆，行列式，LU分解Cholesky #inclu
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2024-07-09 11:01:28
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EigenEigen库的介绍一、Eigen的安装二、Eigen的头文件三、矩阵和向量3.1矩阵和向量的定义3.2矩阵的基础操作四、geometry模块4.1初始化4.2矩阵变换五、Ax=b的求解方法 Eigen库的介绍Eigen是一个只包含头文件的库，由于在SLAM中经常需要使用Eigen，所以想要对Eigen的结构和使用方法记录总结，方便以后查询一、Eigen的安装Eigen的安装十分简单，只
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2024-05-15 06:30:05
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使用Eigen求解线性方程组一. 矩阵分解：矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、QR分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular
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2024-06-14 21:29:38
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# 理解 R 语言中的 `eigen` 函数
在数据分析和机器学习中，特征值分解是一种重要的数学工具。R 语言中提供了非常方便的方法来进行特征值分解，其中最关键的函数之一就是 `eigen`。本文将带你深入了解 `eigen` 函数，讲述它的用途、实现流程及具体的代码示例。
## 流程概览
在我们深入代码之前，先看一下使用 `eigen` 函数的流程。这是一个分步的过程，下面的表格展示了每个
Eigen基础 文章目录Eigen基础1 概览1.1 Eigen是什么1.2 Eigen的优点2 Eigen库的安装2.1 通过源代码2.2 通过包管理器3 基础用法3.1 Matrix类矩阵类的前三个模板参数向量一个特殊值：`Dynamic`构造函数系数访问器逗号初始化固定大小的矩阵和动态大小的矩阵3.2 矩阵和向量运算加法和减法矩阵与标量乘法和除法转置和共轭矩阵与矩阵、矩阵与向量的乘法点积和叉
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2023-12-21 17:46:33
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一.Eigen库模块和头文件Eigen库被分为一个Core模块和其他一些模块，每个模块有一些相应的头文件。 为了便于引用，Dense模块整合了一系列模块；Eigen模块整合了所有模块。一般情况下，include<Eigen/Dense> 就够了。二、矩阵和向量定义与初始化1.模板 在Eigen，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Vector只
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2024-07-29 16:44:50
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参考Eigen中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换注意Eigen中 四元数最后一个数为实部注意输出欧拉角的次序 2,1,0代表绕x-y-
原创
2023-03-04 06:21:39
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# R语言中的Eigen值与特征向量
在数据分析与线性代数中，特征值（Eigenvalues）和特征向量（Eigenvectors）是一项非常重要的概念。在R语言中，使用`eigen`函数可以很方便地计算矩阵的特征值与特征向量。本文将引导你从基础知识入手，逐步实现特征值与特征向量的计算。
## 实现流程
为了系统地了解如何在R语言中使用`eigen`，我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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什么是特征值和特征向量 A为一个N阶方阵，为一个向量，为一个值。满足上述等式，则称为一个特征向量，为一个特征值注：1、方阵才有特征值、特征向量，非方阵没有2、特征向量3、设，则复数范围内，A恰有N个特征值4、对于每个特征值，都有无穷个特征向量证：所以为满足为特征值的一个特征向量，则任意乘以一个非零数k，则任然为 满足为特征值的一个特征向量 所以可以得出， 为
