该库中包涵了矩阵的求秩、矩阵转置、求矩阵的逆矩阵、矩阵加法、矩阵减法、矩阵乘法、矩阵对应行列式的值等。

C++ 矩阵运算工具包，在科学计算中很常用，机器学习和模式识别领域很多大牛用到的，和matlab的风格相似，速度有保证

matlab矩阵运算|如何随机打乱 MATLAB 矩阵中的行？docx文档，中文教程下载。

线性回归模型 普通最小二乘线性回归模型的实现。

该资料是使用c++语言实现矩阵运算类的运算过程，代码完整，可以完成调用，非常适合初学者学习

Eigen是一个非常实用的C++矩阵运算库，其只需要包含头文件，而且功能强大、矩阵运算效率高，C++配上Eigen之后，使用起来的方便程度可以和matlab媲美。这个文档给出了很多使用Eigen的实用技巧。

矩阵运算，计算在不同的情况下的矩阵的数学运算，可以应用到各个不同的领域

一、Eigen 介绍 二、Eigen 的下载 三、Eigen 的配置 3.1 在 Qt 下配置 3.2 在 Visual Studio (VS) 下配置 四、Eigen 的使用 4.1 矩阵和向量的初始化 4.2 矩阵元素的赋值 4.3 矩阵元素的访问 4.4 获取矩阵大小 4.5 特殊矩阵的定义 4.5.1 全0矩阵 4.5.2 全1矩阵 4.5.3 矩阵置0 4.5.4 矩阵置1 4.5.5 随机矩阵 4.5.6 置为单位阵（不一定是方阵） 4.5.7 矩阵填充 4.5.8 将向量转为对角阵 4.6 矩阵运算 4.6.1 矩阵相乘 4.6.2 矩阵转置 4.6.3 矩阵求逆 4.6.4 求矩阵的特征值和特征向量 4.6.5 矩阵的SVD分解 4.6.6 计算矩阵的伪逆

关于矩阵的各种运算，求秩，求逆，乘法，加减法等等都有。

包含矩阵定义，矩阵输出，矩阵格式化输出，矩阵转置，矩阵相加，矩阵相乘，N阶方阵行列式求值，求逆，求伴随矩阵，求上三角形 命名空间：matrix 定义类：Matrix 方法： public Matrix(int mm, int nn) 定义矩阵A: Matrix A=new Matrix(int mm, int nn); public double read(int i, int j) 获取Aij: A.read(i,j); public int write(int i, int j, double val) 将数据b写入Aij: A.read(i,j,b); 释放矩阵： public void freeMatrix() A.freeMatrix(); 方法： //C = A + B //成功返回1,失败返回-1 public int add(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A - B //成功返回1,失败返回-1 public int subtract(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A * B //成功返回1,失败返回-1 public int multiply(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //行列式的值,只能计算2 * 2,3 * 3 //失败返回-31415,成功返回值 public double det(ref Matrix A) //求转置矩阵,B = AT //成功返回1,失败返回-1 public int transpos(ref Matrix A, ref Matrix B) //求逆矩阵,B = A^(-1) //成功返回1,失败返回-1 public int inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵输出// public string Out(ref Matrix A) //矩阵格式化输出// public string Outt(ref Matrix A, string format) //矩阵一维数组赋值// public void Fuzhi( ref Matrix A , double[] arr) //方阵行列式值// public double Det(ref Matrix A) //矩阵的伴随矩阵// public void Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B) //伴随矩阵法求矩阵的逆// public void Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵相等// public void Equal(ref Matrix A, ref Matrix B) //C = A + B //成功返回1,失败返回-1 A.add(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C); //C = A - B //成功返回1,失败返回-1 A.subtract(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //C = A * B //成功返回1,失败返回-1 A.multiply(ref Matrix A, ref Matrix B, ref Matrix C) //行列式的值,只能计算2 * 2,3 * 3 //失败返回-31415,成功返回值 A.det(ref Matrix A) //求转置矩阵,B = AT //成功返回1,失败返回-1 A.transpos(ref Matrix A, ref Matrix B) //求逆矩阵,B = A^(-1) //成功返回1,失败返回-1 A.inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) //矩阵输出// A.Out(ref Matrix A) //矩阵6位小数输出// A.Outt(ref Matrix A) //矩阵一维数组赋值// A.Fuzhi( ref Matrix A , double[] arr) //方阵行列式值// A.Det(ref Matrix A) //矩阵格式化输出// public string Outt(ref Matrix A, string format) A.Outt(ref Matrix A, string format); //矩阵的伴随矩阵// public void Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Accompany(ref Matrix A, ref Matrix B); //伴随矩阵法求矩阵的逆// public void Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Inverse(ref Matrix A, ref Matrix B); //矩阵相等// public void Equal(ref Matrix A, ref Matrix B) A.Equal(ref Matrix A, ref Matrix B); 格式说明符说明 示例 输出 C 货币 2.5.ToString("C") ￥2.50 D 十进制数 25.ToString("D5") 00025 E 科学型 25000.ToString("E") 2.500000E+005 F 固定点 25.ToString("F2") 25.00 G 常规 2.5.ToString("G") 2.5 N 数字 2500000.ToString("N") 2,500,000.00 X 十六进制 255.ToString("X") FF