C++如何使用Eigen库进行矩阵运算_C++线性代数库Eigen使用与矩阵运算实践-C++-PHP中文网

C++如何使用Eigen库进行矩阵运算_C++线性代数库Eigen使用与矩阵运算实践

穿越時空

发布： 2025-11-11 19:51:02

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Eigen是C++中高效的矩阵运算库，无需编译，只需包含头文件即可使用；通过#include <Eigen/Dense>引入，支持矩阵定义、初始化、加减乘除、转置、求逆、行列式、特征值及线性方程求解等操作；提供MatrixXd、VectorXf等常用类型，并采用惰性求值优化性能，适用于科学计算与机器学习领域。

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在C++中进行高效的矩阵运算，Eigen 是一个非常流行且性能优异的线性代数库。它提供了简洁的语法和丰富的功能，支持矩阵、向量、线性求解、特征值计算等操作，广泛应用于科学计算、机器学习和计算机视觉等领域。

安装与配置Eigen

Eigen是一个头文件-only的库，不需要编译，使用时只需包含对应的头文件即可。

步骤如下：

从官网（https://eigen.tuxfamily.org）下载最新版本的Eigen库。
解压后将整个Eigen文件夹复制到项目目录或系统include路径下。
在代码中通过#include <Eigen/Dense>引入核心模块。

例如，在Linux或macOS中可以使用包管理器安装：

sudo apt install libeigen3-dev  # Ubuntu/Debian
brew install eigen              # macOS

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基本矩阵定义与初始化

Eigen中最常用的矩阵类型是Matrix<typename, rows, cols>，对于动态大小的矩阵推荐使用预定义类型如MatrixXd（双精度）、MatrixXf（单精度）等。

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示例：创建并初始化矩阵

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
<p>using Eigen::MatrixXd;</p><p>int main() {
MatrixXd A(3, 3);
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">std::cout << "Matrix A:\n" << A << "\n\n";

MatrixXd B = MatrixXd::Random(3, 3);
std::cout << "Random matrix B:\n" << B << "\n\n";

MatrixXd C = MatrixXd::Zero(3, 3);
std::cout << "Zero matrix C:\n" << C << "\n";

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}

常见矩阵运算操作

Eigen支持大多数常见的线性代数运算，语法直观易读。

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加减乘除与标量运算

MatrixXd A = MatrixXd::Random(3,3);
MatrixXd B = MatrixXd::Random(3,3);
<p>MatrixXd sum = A + B;
MatrixXd diff = A - B;
MatrixXd mul = A <em> B;           // 矩阵乘法
MatrixXd scalar = A </em> 2.0;      // 标量乘法
MatrixXd elementMul = A.array() * B.array(); // 逐元素相乘

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转置、共轭与伴随

MatrixXd A_trans = A.transpose();   // 转置
// 注意：A = A.transpose() 会出错（别名问题），应写成 A.transposeInPlace();
A.transposeInPlace();

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矩阵求逆与行列式

MatrixXd invA = A.inverse();        // 求逆
double detA = A.determinant();      // 行列式

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特征值与特征向量

#include <Eigen/Eigenvalues>
<p>SelfAdjointEigenSolver<MatrixXd> eigensolver(A);
if (eigensolver.info() != Success) abort();
std::cout << "Eigenvalues:\n" << eigensolver.eigenvalues() << "\n";

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线性方程求解

求解形如 Ax = b 的线性系统是常见需求，Eigen提供了多种稳定的方法。

MatrixXd A = MatrixXd::Random(3, 3);
VectorXd b = VectorXd::Random(3);
<p>// 推荐方式：使用LU分解
VectorXd x = A.lu().solve(b);</p><p>// 验证结果
std::cout << "Residual: " << (A*x - b).norm() << "\n";

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根据矩阵特性可选择不同求解器：