一 Eigen中常用数据类型

Eigen 库提供了多个数据类型用于线性代数运算。以下是一些常见的 Eigen 数据类型的列表:

矩阵类型(Matrix Types):

  • Eigen::Matrix: 通用的矩阵类型,具有动态大小或固定大小。Eigen::Matrix<int, 3, 4, ColMajor> mat34;
    Eigen::Matrix<int, 4, 3, RowMajor> mat34;
  • Eigen::MatrixXd: 动态大小的双精度浮点数矩阵。
  • Eigen::MatrixXf: 动态大小的单精度浮点数矩阵。
  • Eigen::MatrixXi: 动态大小的整数矩阵。
  • Eigen::Matrix3d: 固定大小的双精度浮点数 3x3 矩阵。
  • Eigen::Matrix3f: 固定大小的单精度浮点数 3x3 矩阵。
  • Eigen::Matrix4f: 固定大小的单精度浮点数 4x4 矩阵。

向量类型(Vector Types):

  • Eigen::Vector: 通用的向量类型,具有动态大小或固定大小。
  • Eigen::VectorXd: 动态大小的双精度浮点数向量。
  • Eigen::VectorXf: 动态大小的单精度浮点数向量。
  • Eigen::VectorXi: 动态大小的整数向量。
  • Eigen::Vector3d: 固定大小的双精度浮点数 3 维向量。
  • Eigen::Vector3f: 固定大小的双精度浮点数 3 维向量。
  • Eigen::Vector4f: 固定大小的单精度浮点数 4 维向量。

数组类型(Array Types):

  • Eigen::Array: 通用的数组类型,具有动态大小或固定大小。
  • Eigen::ArrayXd: 动态大小的双精度浮点数数组。
  • Eigen::ArrayXf: 动态大小的单精度浮点数数组。
  • Eigen::ArrayXi: 动态大小的整数数组。
  • Eigen::Array3d: 固定大小的双精度浮点数 3 维数组。
  • Eigen::Array4f: 固定大小的单精度浮点数 4 维数组。

四元数类型(Quaternion Types):

  • Eigen::Quaternion: 四元数类型。
  • Eigen::Quaterniond: 双精度浮点数四元数类型。
  • Eigen::Quaternionf: 单精度浮点数四元数类型。

其他特殊类型:

  • Eigen::SparseMatrix: 稀疏矩阵类型。
  • Eigen::Tensor: 多维张量类型。
  • Eigen::Transform: 仿射变换类型。
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