#include <iostream>
#include <vector>
#include <eigen3/Eigen/Eigen>
#include <eigen3/Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
using namespace std;
template <typename T>
static void matrix_mul_matrix(T* p1, int iRow1, int iCol1, T* p2, int iRow2, int iCol2, T* p3)
{
if (iRow1 != iRow2) return;
//列优先
//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map1(p1, iRow1, iCol1);
//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map2(p2, iRow2, iCol2);
//Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > map3(p3, iCol1, iCol2);
//行优先
Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map1(p1, iRow1, iCol1);
Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map2(p2, iRow2, iCol2);
Eigen::Map< Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> > map3(p3, iCol1, iCol2);
map3 = map1 * map2;
}
int main()
{
Eigen::Vector2d v1, v2; //Eigen中的变量
v1 << 5, 6; //默认的向量为列向量
cout << "v1 = " << endl << v1 << endl;
v2 << 4, 5 ;
Matrix2d result = v1*v2.transpose();
cout << "result: " << endl << result << endl;
//1. 矩阵的定义
Eigen::MatrixXd m(2, 2);
Eigen::Vector3d vec3d;
Eigen::Vector4d vec4d(1.0, 2.0, 3.0, 4.0);
//2. 动态矩阵、静态矩阵
Eigen::MatrixXd matrixXd;
Eigen::Matrix3d matrix3d;
//3. 矩阵元素的访问
m(0, 0) = 1;
m(0, 1) = 2;
m(1, 0) = m(0, 0) + 3;
m(1, 1) = m(0, 0) * m(0, 1);
std::cout << m << std::endl << std::endl;
//4. 设置矩阵的元素
m << -1.5, 2.4,
6.7, 2.0;
std::cout << m << std::endl << std::endl;
int row = 4;
int col = 5;
Eigen::MatrixXf matrixXf(row, col);
matrixXf << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20;
std::cout << matrixXf << std::endl << std::endl;
matrixXf << Eigen::MatrixXf::Identity(row, col);
std::cout << matrixXf << std::endl << std::endl;
//5. 重置矩阵大小
Eigen::MatrixXd matrixXd1(3, 3);
m = matrixXd1;
std::cout << m.rows() << " " << m.cols() << std::endl << std::endl;
//6. 矩阵运算
m << 1, 2, 7,
3, 4, 8,
5, 6, 9;
std::cout << m << std::endl;
matrixXd1 = Eigen::Matrix3d::Random();
m += matrixXd1;
std::cout << m << std::endl << std::endl;
m *= 2;
std::cout << m << std::endl << std::endl;
std::cout << -m << std::endl << std::endl;
std::cout << m << std::endl << std::endl;
//7. 求矩阵的转置、共轭矩阵、伴随矩阵
std::cout << m.transpose() << std::endl << std::endl;
std::cout << m.conjugate() << std::endl << std::endl;
std::cout << m.adjoint() << std::endl << std::endl;
std::cout << m << std::endl << std::endl;
m.transposeInPlace();
std::cout << m << std::endl << std::endl;
//8. 矩阵相乘、矩阵向量相乘
std::cout << m*m << std::endl << std::endl;
vec3d = Eigen::Vector3d(1, 2, 3);
std::cout << m * vec3d << std::endl << std::endl;
std::cout << vec3d.transpose()*m << std::endl << std::endl;
//9. 矩阵的块操作
std::cout << m << std::endl << std::endl;
std::cout << m.block(1, 1, 2, 2) << std::endl << std::endl;
std::cout << m.block<1, 2>(0, 0) << std::endl << std::endl;
std::cout << m.col(1) << std::endl << std::endl;
std::cout << m.row(0) << std::endl << std::endl;
//10. 向量的块操作
Eigen::ArrayXf arrayXf(10);
arrayXf << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10;
std::cout << vec3d << std::endl << std::endl;
std::cout << arrayXf << std::endl << std::endl;
std::cout << arrayXf.head(5) << std::endl << std::endl;
std::cout << arrayXf.tail(4) * 2 << std::endl << std::endl;
//11. 求解矩阵的特征值和特征向量
Eigen::Matrix2f matrix2f;
matrix2f << 1, 2, 3, 4;
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix2f> eigenSolver(matrix2f);
if (eigenSolver.info() == Eigen::Success) {
std::cout << eigenSolver.eigenvalues() << std::endl << std::endl;
std::cout << eigenSolver.eigenvectors() << std::endl << std::endl;
}
//12. 类Map及动态矩阵的使用
int array1[4] = { 1, 2, 3, 4 };
int array2[4] = { 5, 6, 7, 8 };
int array3[4] = { 0, 0, 0, 0};
matrix_mul_matrix(array1, 2, 2, array2, 2, 2, array3);
for (int i = 0; i < 4; i++)
std::cout << array3[i] << std::endl;
return 0;
}
