Eigen. EIGEN Project é uma biblioteca de modelos de C ++ Leve para vetor e matriz de matriz, A.K.A. Álgebra linear.
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Eigen. Classificação e resumo

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modelo biblioteca Biblioteca de modelo matriz matricial Matemática do vetor Eigen

Eigen. Descrição

O Eigen Project é uma biblioteca de modelos de C ++ Leve para vetor e matriz de matriz, A.K.A. Álgebra linear. O Projeto Eigen é uma biblioteca de modelos de luz C ++ para Matemática, Aka Algebra.unlike a maioria das outras bibliotecas de álgebra linear, Eigen se concentra nas simples necessidades matemáticas de aplicações: jogos e outros aplicativos OpenGL, planilhas e outros aplicativos de escritório, etc. Eigen É dedicado a fornecer velocidade ideal com o GCC. · As classes de tamanho fixo são especialmente otimizadas para pequenos tamanhos até 4, embora seja teoricamente possível especializá-los a qualquer tamanho. Eles nunca causam aplicativos de memória dinâmica e as operações simples sobre eles são tão rápidas quanto possível, pelo menos, para os tamanhos até 4 (veja abaixo). · As suas classes de tamanho dinâmico são mais flexíveis e adequadas para tamanhos maiores. Existem algumas características importantes do "Eigen": · Nenhuma dependência. Apenas depende da biblioteca padrão C ++ e faz apenas isso por algumas coisas. · Como conseqüência: muito boa portabilidade. · Performance muito bom (testado com o GCC, deve aplicar-se também a outros compiladores): · As classes de tamanho fixo são ideais no sentido de que são simplesmente arrays simples com métodos manipulando-os. Eles nunca causam alocações de memória dinâmica. Verificado com Valgrind. · O código de montagem gerado pelo GCC foi cuidadosamente verificado para certificar-se de que o laço desalivie e função no trabalho no trabalho conforme o esperado com "g ++ -o2" e "g ++ -o3". · Para os loops que o GCC não desenrola (principalmente loops aninhados), fornecemos versões desalojadas de mão para os tamanhos até 4. · Não há palavra-chave "virtual" em Eigen. · O Eigen nunca negocia desempenho para o açúcar sintático. Quando algum método introduz uma sobrecarga de idioma significativa (por exemplo, retorna um objeto por valor), fornecemos um método alternativo fazendo a mesma coisa mais rápido, mas sem o açúcar sintático. · Fornece classes fáceis de usar para resolver sistemas de equações lineares. · Fornece funções fáceis de usar para análise de regressão linear. · Pode realizar decomposições da LU e usá-los para inverter matrizes, classificação de computação, kernel, etc. · Integra-se bem com o OpenGL: · Fornece funções e classes para geometria projetiva. · Armazena matrizes na ordem dominante da coluna, portanto, matrizes podem ser passadas diretamente entre o OpenGL e o Eigen. · Usa um esquema de nomenclatura do TypeDef OpenGL, por exemplo, vector3f para vetores de flutuadores de tamanho 3. · Robusto: · Usa apenas algoritmos que garantem em todos os casos. Por exemplo, a decomposição da LU é feita com giro completa, o que significa que funciona para todas as matrizes quadradas, mesmo singulares. · Coberto por extensos testes de unidade. · Seguro de rosca, embora isso seja apenas como conseqüência de permanecer simples e não tentando fazer coisas avançadas como compartilhamento de buffer. · Ponto flutuante-correto. O Eigen tem uma política clara, simples e simples em relação aos problemas inerentes do IEEE754 aritmética flutuante. · Suporta totalmente a STD :: Complexo para matrizes e vetores sobre os números complexos. · É uma biblioteca de modelo puro e consiste apenas de arquivos de cabeçalho. Assim, usar o Eigen só adicionará uma dependência de tempo de compilação ao seu projeto. · Usa assertos padrão, controlados como de costume pelo Ndebug. Para obter o desempenho ideal, desligue-os definindo a NDebug, por exemplo, o novo nesta versão: · Esta versão suporta classes de tamanho fixo que são otimizadas para pequenos tamanhos de até quatro dimensões para geometria 3D e opengl. · As classes dinâmicas são mais flexíveis e adequado para dados maiores.

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