导致 NaN 和 -inf 值的矩阵的特征和答案

【问题标题】：Eigen sum of matrices resulting in NaN and -inf values导致 NaN 和 -inf 值的矩阵的特征和
【发布时间】：2014-01-29 13:29:40
【问题描述】：

在我的软件（c++ 中）中使用 Eigen (Tuxfamily) 时遇到一个奇怪的问题。

我正在通过为每个像素计算一个 Hessian 矩阵来分析 3D 体积图像。体积（大约 800x800x600）被划分为子体积，对于每个子体积，我将所有获得的矩阵相加，然后将它们除以数量以获得平均值（然后我将所有平均值相加并除以数量）子卷来获得全卷的平均值）。

矩阵的类型为 Matrix3d。问题是，对于大多数总和（显然也是平均值），我得到了类似的东西：

元素分析：28215

元素总和：28215

子卷总和：

5143.76 |南 | -2778.05

5402.07 | 16011.9 | -inf

-2778.05 | -8716.86 | 7059.32

我是这样总结的：

    for(int i = 0;i<(int)OuterVector.size();i++){
    AverageProduct+=OuterVector[i];
}

由于矩阵的性质，我知道它们应该在对角线上对称，因此为其中一些计算了正确的值。知道为什么其他人可能会失败吗？（并认为它总是给我 nan 和 -inf 的矩阵的相同两个位置）

【问题讨论】：

我没有答案，但是有 C++ 函数可以确定某个东西是 nan 还是 inf。您可以在调试代码中调用std::isnan() 和std::isinf() 来确定它们的来源。一旦知道了这一点，您就可以从那里向后工作以找出哪个计算正在为该元素生成它们。一旦你得到一个，它们往往会级联并导致所有后续计算产生nan 或inf 结果。
您可能可以使用您的调试器来中断 NaN 的生成。对于 UNIX 平台，请参阅此答案：stackoverflow.com/a/5394095/1401351，对于 MSVC，请参阅此答案：stackoverflow.com/q/4454582/1401351
在不了解所有其他内容的情况下很难判断。你能创建一个Short, Self Contained, Compilable, Example 吗？在创建后立即检测第一个损坏的矩阵（可能使用先前评论中的isnan 和isinf）然后以足够的精度打印其输入，并查看是否可以用来重现问题。如果是这样，还请查看您现在是否已经了解问题的根源，在这种情况下，您也可以回答自己的问题。否则，请发布 SSCCE，我们会仔细查看。
这与您的问题无关，但如果 OuterVector 是 Eigen 对象，那么您可以使用 OuterVector.sum() 而不是手动 for 循环。

【解决方案1】：

好的，结合你们在 cmets 中给我的建议，我尝试了一些随机修复并解决了问题。

当我创建 Eigen::Matrix3d 对象时，我没有初始化这些值，所以不知何故，一旦我添加了第一个 OuterVector[i]，这两个值就会变得疯狂（(0,1)到 nan 和 (1,2) 将要 inf)。奇怪的是，它只发生在这两个特定的值上，并且每次都以相同的方式发生。

这样做（在初始化时）

Matrix3d AverageProduct << 0,0,0,0,0,0,0,0,0;

足以修复它。

【讨论】：