Eigen是一个高级C++库，用于线性代数、矩阵和向量计算、数值优化以及相关数学运算。它是由Benoit Jacob和Gaël Guennebaud等人开发的，旨在提供高效且易于使用的数学运算接口。Eigen支持多种编译器和平台，并且它的源代码是开源的，遵循MPL2许可协议。
定义
Eigen是一个轻量级的C++模板库，专注于线性代数领域，提供了广泛的矩阵和向量运算功能。
功能
Eigen提供了包括但不限于以下功能：
- 稠密和稀疏矩阵的支持
- 线性系统求解（直接和迭代方法）
- 特征值和特征向量分解
- 矩阵分解（如LU、QR、SVD等）
- 几何变换（如旋转、缩放、仿射变换等）
- 数值优化算法（如最小二乘法、非线性优化等）
- 支持复数和实数运算
- 支持多线程（利用SSE、AltiVec指令集加速）
应用场景
Eigen广泛应用于科研、工程和计算机图形学等领域，特别是在需要进行大量数学运算的场景中，如：
- 机器人学
- 计算机视觉
- 机器学习
- 数据分析
- 物理模拟
- 图像处理
优势
- 性能优越：Eigen针对现代CPU架构进行了优化，支持多线程和向量化指令集。
- 易于使用：Eigen的API设计直观，易于学习和使用。
- 灵活性：作为模板库，Eigen可以与任何C++代码无缝集成。
- 跨平台：支持所有主流操作系统。
- 开源：可以免费使用，并且允许修改和分发。
特点
- 模板化：Eigen使用模板编程，使得它可以工作在不同的数据类型上，包括内置的浮点类型和自定义类型。
- 静态类型检查：在编译时期就能发现许多潜在的错误。
- 内存效率：Eigen的设计尽量减少内存分配和复制操作。
代码示例
以下是一些基本的Eigen代码示例：
矩阵和向量定义
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main() {
// 定义一个2x2的浮点矩阵
Matrix2f A;
A << 1, 2,
3, 4;
// 定义一个2维列向量
Vector2f b(5, 6);
// 输出矩阵和向量
std::cout << "Matrix A:\n" << A << std::endl;
std::cout << "Vector b:\n" << b << std::endl;
return 0;
}矩阵乘法
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main() {
Matrix2f A;
A << 1, 2,
3, 4;
Vector2f b(5, 6);
// 矩阵和向量相乘
Vector2f x = A.colPivHouseholderQr().solve(b);
std::cout << "Solution x:\n" << x << std::endl;
return 0;
}特征值分解
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main() {
Matrix2f A;
A << 1, 2,
3, 4;
// 计算特征值和特征向量
EigenSolver<Matrix2f> es(A);
std::cout << "The eigenvalues of A are:\n" << es.eigenvalues() << std::endl;
std::cout << "The matrix of eigenvectors V is:\n" << es.eigenvectors() << std::endl;
return 0;
}这些示例展示了如何使用Eigen定义矩阵和向量，执行矩阵乘法，以及进行特征值分解。Eigen的官方文档提供了更多的示例和详细的API说明，是学习和使用Eigen的重要资源。
