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。