Eigen是一个高级的C++模板库，用于线性代数，矩阵和向量运算，数值解析以及相关的算法。它被设计为灵活、表达力强，并且适用于各种类型的操作和数据结构。Eigen的核心特性是其对动态大小的矩阵和向量的支持，以及固定大小的矩阵和向量。其API简洁、直观，使得用户能够以类似matlab的方式编写代码，但执行效率更高。 在Eigen的安装部分，文档提供了针对不同系统的安装指南。这些包括在Linux、Windows、MacOS等操作系统上的安装步骤，以及对于使用不同编译器和环境的详细说明。用户需要按照指南中的步骤进行操作，以确保正确安装库文件以及所有必要的头文件。 入门章节首先通过一个简单的例子引导用户编写第一个程序。该例子展示了如何创建一个简单的Eigen矩阵对象，并执行基本的矩阵操作。接下来，文档详细解释了如何编译和运行这个程序，确保用户理解整个流程。第一个程序的解释部分旨在帮助用户理解程序中每行代码的作用，为后续学习打下坚实的基础。 随着教程的深入，用户将接触更多高级主题。稠密矩阵和数组操作部分深入探讨了Eigen库的核心功能。这包括对Matrix类的操作，它支持动态和固定大小的矩阵，并提供了丰富的接口和构造函数。Matrix和Vector算法部分则介绍了相关的算法，如矩阵乘法、加法等，还涵盖了Array类以及与元素相关的操作。块操作和片、索引的概念是处理大型矩阵时的常用手段，而高级初始化则提供了一种在创建时就指定元素值的方法。 在稠密线性问题和分解的章节中，用户将学习到如何使用Eigen解决各种线性问题。这包括线性代数的基础知识和矩阵分解的类型，例如LU、QR、Cholesky分解等。求解线性最小二乘系统部分特别介绍了如何处理数据拟合问题。此外，文档还包含了一个基准测试部分，用于评估不同分解算法的性能，以及一些高级主题，例如稀疏线性代数和几何学中的应用。 在教程的还提到了与原始缓冲区的接口，即Map类的使用，这对于那些需要与底层数据交互的用户非常有用。混叠、存储顺序、对齐问题以及内存访问的优化也是高阶用户需要关注的点。 对于希望进一步学习的用户，文档还提供了参考指南，列出了库中所有的类和方法，是了解Eigen库的详细资源。稀疏线性代数部分则探讨了处理大型稀疏矩阵的高效方式，而几何学部分则展示了Eigen库在几何计算中的应用。 Eigen库的API设计允许灵活地使用C++进行数学运算，使得数学计算和矩阵操作的代码既简洁又高效。它的设计目标是同时满足数值稳定性和计算效率，因此被广泛应用于科学计算、物理模拟、图像处理和机器学习等众多领域。通过本教程的学习，用户可以掌握Eigen库的使用，进而解决实际问题中的数学计算需求。

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这是使用 Eigen 进行计算和 Qt 用于图形用户界面 (GUI) 的简单有限元 (FE) 求解器的快速实现。 此代码使用有限元方法在二维三角形网格上解决静磁泊松问题。 网格文件是从 Gmsh 导入的。 用户使用 GUI 定义每个物理区域的材料参数和激发。 在所有物理线上假设零狄利克雷条件。 GUI 用等高线图可视化解决方案。 由于代码（对于作者）的主要目的是进行可视化，因此每次更改材料参数时都会重新计算解决方案。 技术细节： 用 GMsh 生成的网格文件通过 mesh.cc、mesh_element.cc、mesh_file.cc 和 mesh.cc 导入。 材质参数由 Region- 对象指定，并根据“物理数字”（参见 region.cc 和 region.h）组装成贴图。 一阶基函数的单元刚度和质量矩阵使用高斯正交计算，并在 element.cc 和 assembly.cc

Eigen是一个开源的C++模板库，提供了线性代数和矩阵运算的功能。它被设计为一个高性能、可扩展和易用的库，可以用于科学计算、机器学习和计算机图形学等领域。 `本资源基于Qt使用Eigen写了一个低通滤波器小Demo进行测试 `

Eigen是C++库，专注于线性代数运算，矩阵和向量操作，广泛应用于科学计算、机器学习、图形处理等领域。版本3.3.9是该库的一个稳定发行版，提供了一系列优化和改进。 Eigen库的核心特性包括： 1. **高效性能**：Eigen使用模板元编程技术，直接在编译时生成高效的汇编代码，避免了运行时的类型检查和动态内存分配，从而实现了极高的计算速度。 2. **易用性**：Eigen的API设计简洁，直观，使得开发者可以方便地进行矩阵和向量的操作，如加法、减法、乘法、转置等。同时，它支持多种矩阵和向量的初始化方式，如直接赋值、范围初始化等。 3. **表达式求值策略**（Lazy Evaluation）：Eigen采用延迟计算策略，允许用户构建复杂的数学表达式，这些表达式在实际计算时会被优化为最少的运算次数，提高了执行效率。 4. **可扩展性**：Eigen库允许用户自定义新的矩阵和向量类型，以及实现特定的运算符和函数，增强了库的灵活性。 5. **兼容性**：Eigen与C++标准库和其他库（如OpenCV、Boost等）兼容良好，可以在各种环境中无缝集成。 6. **线性方程组求解器**：Eigen提供了多种线性方程组的求解方法，如高斯消元、LU分解、QR分解、Cholesky分解等，以及用于求解特征值和特征向量的算法。 7. **稀疏矩阵支持**：对于大型稀疏矩阵问题，Eigen提供了专门的数据结构和算法，如压缩存储格式，有效减少内存占用并提高运算效率。 8. **多精度支持**：Eigen不仅支持浮点数计算，还提供了双精度和复数的支持，满足不同精度需求。 9. **多平台兼容**：Eigen库可在Windows、Linux、Mac OS等操作系统上运行，并且支持多种编译器，如GCC、Clang和MSVC。 10. **文档丰富**：Eigen提供了详尽的文档，包括教程、API参考和示例代码，方便开发者快速上手和深入学习。 在`eigen-3.3.9`这个压缩包中，通常会包含源代码文件、头文件、示例程序、测试用例、文档以及编译和安装指南等。开发者可以通过阅读源代码了解其内部实现，或者按照提供的指南进行编译和安装，将Eigen库集成到自己的项目中。 Eigen 3.3.9是一个强大且高效的线性代数库，为C++开发者提供了丰富的工具来处理矩阵和向量运算，有助于简化和加速各种科学计算任务。

Eigen库是C++中一个广泛使用的开源线性代数库，专为处理多维数组和矩阵运算而设计。"eigen-3.3.9"指的是该库的3.3.9版本。这个版本包含了Eigen库的所有源代码、文档、示例以及编译和测试所需的资源。 Eigen库的核心特性包括： 1. **高效性能**：Eigen库的设计重点在于效率，它使用了模板元编程技术来实现高度优化的矩阵和向量操作。这使得在C++程序中进行矩阵运算时，其速度接近于底层的BLAS（基础线性代数子程序）库。 2. **简洁API**：Eigen的接口设计简洁且直观，使程序员能够快速理解和使用。例如，可以使用`MatrixXd`表示动态大小的矩阵，`Vector3d`表示三维向量。 3. **内存管理**：Eigen库对内存管理进行了精心设计，支持表达式求值（expression evaluation），允许在不实际分配内存的情况下构建复杂的计算表达式。这种技术被称为“lazy evaluation”，可以避免不必要的数据拷贝，提高效率。 4. **可扩展性**：Eigen库可以方便地与其他C++库集成，支持多种数值类型，包括浮点型、双精度型以及自定义的数据结构。 5. **兼容性**：Eigen库不依赖任何外部库，可以轻松地在不同的系统和编译器上编译。同时，它也与C++标准库兼容，可以与STL容器和算法无缝配合。 6. **功能全面**：Eigen库提供了丰富的线性代数操作，包括矩阵的乘法、逆、行列式、特征值、QR分解、SVD分解等。此外，还支持稀疏矩阵操作，适用于处理大规模线性问题。 7. **文档丰富**：在"eigen-3.3.9"中，通常会包含详尽的Doxygen生成的API文档，帮助开发者了解每个函数和类的具体用法。 8. **测试与示例**：压缩包内的示例代码可以帮助开发者快速上手，理解如何在实践中使用Eigen库。同时，库的测试部分展示了各种功能的正确用法，有助于保证代码质量。 在开发涉及矩阵运算的科学计算、图形学、机器学习或者物理模拟等领域应用时，Eigen库是一个强大的工具。通过深入理解和熟练运用"eigen-3.3.9"，开发者可以编写出高性能、易维护的C++代码。

Eigen C++运算库 被集成到TensorFlow里面，做矩阵运算效率比较高，方便大家进行嵌入式移植

基于Qt的MinGw编译PCL及其所有依赖库boost、eigen、flann、qhull、VTK的成果，可在Qt直接调用运行

自述文件 - A-KAZE 功能 该库是 AKAZE 特征检测器和描述符算法的实现，其中删除了 OpenCV 依赖项。 这允许更灵活地使用 AKAZE 功能，而无需依赖 OpenCV。 此库的唯一依赖项是特征矩阵库。 我们努力使代码与原始实现保持相对一致，以便更容易跟踪和比较。 主要区别在于： 一切都在命名空间 libAKAZE 中 关键点和描述符是最小的自定义结构，而不是 OpenCV 的结构 图像保存在具有浮点像素的行主特征矩阵中 线程数可以在运行时设置 在我的实验中，这个实现比 OpenCV 实现慢了不到 1.5 倍。 这是因为 OpenCV 有许多用于图像处理的手写 SIMD 优化。 但是，此实现确实提供了与 OpenCV 相同的关键点和描述符（误差在 0.1% 以内）。 注意：如果您有关于如何提高性能（即图像卷积和图像半采样）的建议，请给我发电子邮件或提出请求！ 我还要感

eigen3 使用2019/12最新的eigen3版本（eigen3-latest）编译， 编译方法使用cmake3+vs2017 由于网上基本没有此共享后的include文件和lib文件，所以分享出来。 通常vs下可以使用libeigen*.dll.a(静态库）来进行链接。 分享目录如下 链接：https://pan.baidu.com/s/1rbdRNkcD16r7pq12erGmqg  提取码：cvvc