使用c++ eigen庫求解線性方程組ax=b
在使用動態矩陣的時候發現乙個問題，在無法知道大小的時候直接初始化
int rows,cols;//從其他地方獲取的尺寸行列數
eigen::matrixxf tmp_mat;
tmp_mat=eigen::matrix::zero();
這裡的rows,cols必須使用常量，不能使用變數。
但是這個時候不知道應該是多少數值。所以可以如下使用：
int rows,cols;//從其他地方獲取的尺寸行列數
eigen::matrixxf tmp_mat;
tmp_mat=eigen::matrix();
tmp_mat.resize(rows,cols);
定義方式如下：
matrixmatrix_name (row_num,col_num);會報錯：
assertion `row >= 0 && row < rows() … failed.typedef matrixmatrixxd;類似地，對於向量有：
typedef matrixvectorxi ;matrix矩陣的行數是 3，列數不確定。eigen中只有產生均勻分布隨機矩陣的random()，沒有其他分布型別的隨機矩陣函式。
借助eigen提供的unaryexpr函式，可以對矩陣的每乙個元素進行同乙個操作。unaryexpr接受乙個函式物件作為引數，該函式物件定義了所要對元素進行的運算。因此，我們只需要定乙個產生隨機數的函式物件，將其作為引數傳給unaryexpr，即可對矩陣每乙個元素產生隨機數。可以用lambda表示式作為函式物件，也可以定義乙個函式，並用ptr_fun()函式將函式指標轉成函式物件。下面給出這兩種方式的實現。
eigen::matrixx_qr(rows,1);
x_qr = a.colpivhouseholderqr().solve(b);
cout<<"original: x_qr:"quaternion (const scalar &w, const scalar &x, const scalar &y, const scalar &z)
例如通過eigen::vector4d q = q_ab.coeffs();訪問時，q中的最後乙個元素才是w。
eigen向量計算 EIgen基本運算學習
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1.補碼 補碼是為了表示乙個負數的二進位制形式。其轉化方式是，先將負數當成正數，轉化成二進位制的形式，再將二進位制正數的各個位上取反，再加上 例如 5先求出5的二進位制數 0000 0000 0101 然後將各個位上0變1 1變0 1111 1111 1010 最後再加1 1111 1111 101...
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