特征库中跨步的子矩阵

Question

我是 Eigen 的新手，我想创建 10 个 mxn 矩阵。 由于某些原因，我使用以下方法：

Matrix<double, m, n*10>

其中的内存分配好像会是这样的：

 _______________________________________________________________
|M1(1,1)|M2(1,1)|...|M10(1,1)|.....|M1(1,n)|M2(1,n)|...|M10(1,n)|
|  . .                                                          |
|  .                                                            |

现在如何为这 10 个矩阵中的每一个创建一个参考矩阵（通过参考而不复制数据）？

Answer 1

我建议使用动态分配的矩阵，因为m 和n 可能很大。此外，您似乎假设矩阵内存是行主要的，而默认值是列主要的。在下面的示例中，我已明确将它们设为行专业。

您可以像这样使用系列Eigen::Map<MatrixXd>s：

#include <Eigen/Core>
#include <iostream>

using namespace Eigen;

int main(void)
{
    int m = 3;
    int n = 4;
    int x = 6;
    typedef Matrix < double, Dynamic, Dynamic, RowMajor > ourMat;
    ourMat  M1(m, n * x);
    M1.setConstant(9.9);

    for (int i = 0; i < x; i++)
    {
        Eigen::Map<ourMat, 0, Stride<Dynamic, Dynamic>> m_i(M1.data() + i,
                                                            m, n,
                                   Stride<Dynamic, Dynamic>(n*x,x));
        m_i.setConstant(double(i));
        std::cout << m_i << std::endl;
        std::cout << M1 << "\n" << std::endl;

    }

    Eigen::Map<VectorXd> m_i(M1.data(), m * n * x);
    std::cout << m_i.transpose() << std::endl;

    return 0;
}