例項
#include #include using namespace std;
如果您的矩陣是正定的，上面的**說明乙個很好的選擇是llt或ldlt分解。具體例項如下：
只有您知道要允許解決方案有效的誤差範圍。 因此，如果您願意，eigen允許您自己進行此計算.
特徵值和特徵向量的計算不一定會收斂，但這種收斂失敗的情況非常少見。 對info（）的呼叫是檢查這種可能性。
首先，確保你真的想要這個。 雖然逆和行列式是基本的數學概念，但在數值線性代數中，它們並不像純數學那樣受歡迎。 反向計算通常有利地由solve（）操作代替，並且行列式通常不是檢查矩陣是否可逆的好方法。
雖然某些分解（如partialpivlu和fullpivlu）提供了inverse（）和determinant（）方法，但您也可以直接在矩陣上呼叫inverse（）和determinant（）。 如果您的矩陣具有非常小的固定大小（最多4x4），則允許eigen避免執行lu分解，而是使用在這種小矩陣上更有效的公式。
進行最小二乘求解的最準確方法是使用svd分解。 eigen提供了兩種實現方式。 推薦的是bdcsvd類，它可以很好地擴充套件到大問題，並自動回退到jacobisvd類以解決較小的問題。 對於這兩個類，他們的solve（）方法正在進行最小二乘求解。
有些情況下你可能想要將這兩件事分開，例如，如果你在構造時不知道你想要分解的矩陣; 或者如果要重用現有的分解物件。以下兩點使這成為可能：
某些分解是等級顯示的，即能夠計算矩陣的等級。 這些通常也是在非滿秩矩陣（在正方形情況下意味著奇異矩陣）時表現最佳的分解。 在這張表上，你可以看到我們所有的分解是否是等級揭示。排名顯示分解至少提供了rank（）方法。 它們還可以提供方便的方法，如isinvertible（），有些還提供了計算矩陣的核心（零空間）和影象（列空間）的方法，就像fullpivlu一樣：
當然，任何秩計算都取決於任意閾值的選擇，因為實際上沒有浮點矩陣完全是秩缺陷的。 eigen選擇合理的預設閾值，這取決於分解，但通常是對角線大小乘以機器epsilon。 雖然這是我們可以選擇的最佳預設值，但只有您知道應用程式的正確閾值。 您可以通過在呼叫rank（）之前呼叫分解物件上的setthreshold（）或任何其他需要使用此閾值的方法來設定此項。 分解本身，即compute（）方法，與閾值無關。 更改閾值後，無需重新計算分解。
#include #include using namespace std;
using namespace eigen;
int main()
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