注意1：Eigen 是一个基于 C++ 模板的线性代数库，以支持在 C++ 中进行矩阵运算；
注意2：要在 C++ 中使用 Eigen，需要在在程序开始前要包含所需头文件路径；
#include <Eigen>a
a
基础用法汇总
定义向量
Eigen::Vector2d x(1,2) // 2维向量
Eigen::Vector3d x(1,2,3) // 3维向量
Eigen::VectorXd x(n) // 自定义n维向量定义矩阵
Eigen::Matrix2d mat // 2维矩阵
Eigen::Matrix3d mat // 3维矩阵
Eigen::Matrix4d mat // 4维矩阵
Eigen::MatrixXd mat(m,n) // 自定义m行，n列矩阵
Eigen::Matrix <double, m, n> mat; // 自定义m行，n列矩阵初始化特殊矩阵
Eigen::MatrixXd::Identity(m, n); //单位矩阵
Eigen::MatrixXd::Zero(m, n); //全零矩阵
Eigen::MatrixXd::Ones(m, n); //全一矩阵
Eigen::MatrixXd::Random(m, n); //随机矩阵注意：如果想得到一个特殊矩阵，那么要先将矩阵的形状定义出来，然后再给这个矩阵胚子赋值，使其成为特殊矩阵；如下示例；
Eigen::Matrix3d mat; //先定义
Eigen::MatrixXd::Identity(m, n); //后赋值（初始化）对向量/矩阵赋值
Eigen::VectorXd x(n) //先定义
x(1) = 2; //后赋值Eigen::MatrixXd mat(2,2) //先定义
mat << 1,2,
3,4; //赋值方式1
mat(0,1) = 2 //赋值方式2矩阵运算
注意：对于加减乘除运算，定义矩阵/向量时所调用的类，已经将这些基础运算重载过了，只要两边都是符合要求的矩阵/向量类型，就可以直接使用这些操作符进行矩阵运算；
mat.inverse(); //逆矩阵
mat.dot(w); //向量mat点积向量w
mat.cross(w); //向量mat叉乘向量w
mat.transpose() //转置
mat.norm() //向量求模，矩阵范数矩阵属性
vec.size(); //访问向量长度
mat.rows(); //访问矩阵行数
mat.cols(); //访问矩阵列数
mat.block<m,n>(i,j) //矩阵块操作，从i,j开始，取m×n大小的矩阵
mat.minCoeff(); //输出矩阵中最大的元素
mat.maxCoeff(); //输出矩阵中最小的元素MatrixXd mMat(4,4);
mMat << 11, 10, 13, 15,
3, 24, 56, 1,
2, 12, 45, 0,
8, 5, 6, 4;
double min = mMat.minCoeff(); //输出0
double max = mMat.maxCoeff(); //输出56a
a
参考文章：
