特征值和矩阵数组

Question

我正在尝试为matrix[7][7] 计算eigenvalue，我的代码是：

for (i = 0; i<M; i++)               //matrix + identity
      {
        for (j = 0; j<M; j++)
        {

            MI[i][j] = MX[i][j] + a[i][j];
            cout << setw(7) << MI[i][j] << " ";

            MatrixXd W;
            W = MI[i][j];
            SelfAdjointEigenSolver <MatrixXd> eigensolver (W);
            cout << "The eigenvalues of A are:\n" << eigensolver.eigenvalues() << endl;
        }
        cout << endl;

    }

我的问题是我通过定义为matrixXd W 来调用我的矩阵是否正确？

我最终在W = MI[i][j] 行出现错误：

没有操作数“=”匹配这个操作数&操作数类型是:MatrixXd=double

Answer 1

我猜，您想使用特征库来计算矩阵的特征值。 从您的代码中看不太清楚，但有些事情应该立即修复。

1. MatrixXd W 没问题。尽管您没有指定尺寸。我猜，你可以将其调整为 M x M。

   MatrixXd W
   W.resize(M,M)
   

2. 你的行 W=MI[i][J] 很奇怪。我猜，你的意思是

   W(i,j)=MI[i][j]
   

3. 不清楚，如果你真的想计算 M^2 个不同矩阵的特征值。在两个 for 循环中使用 egiensolver 和矩阵声明 - 这正是您正在做的事情。如果这不是您的意图（这很可能），请考虑在 for 循环之前移动矩阵的声明。使用循环填充矩阵。并在两个 for 循环之后调用 eigensolver。这将计算一个矩阵的特征值。

4. 此外，您可以开始将所有代码转换为使用基于 Eigen 库的矩阵。 （如果代码库不是太大）。

Eigen 网站上有大量示例展示了如何进行基本操作。这两个应该可以满足您的需求。

http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixClass.html http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1EigenSolver.html