Question

Eigen中是否存在使用相对和绝对容差（numpy.allclose）比较矢量（矩阵）的函数？如果其中一个向量非常接近于零，则标准isApprox会失败。

Answer 1

没有内置函数实现numpy.allclose，但如果你真正需要的话，你可以轻松自己编写一个。但是，我建议使用isMuchSmallerThan作为参考值：

(a-b).isMuchSmallerThan(ref)

其中ref是您的问题的代表非零。

编辑：这里的参考是allclose的可能实现：

template<typename DerivedA, typename DerivedB>
bool allclose(const Eigen::DenseBase<DerivedA>& a,
              const Eigen::DenseBase<DerivedB>& b,
              const typename DerivedA::RealScalar& rtol
                  = Eigen::NumTraits<typename DerivedA::RealScalar>::dummy_precision(),
              const typename DerivedA::RealScalar& atol
                  = Eigen::NumTraits<typename DerivedA::RealScalar>::epsilon())
{
  return ((a.derived() - b.derived()).array().abs()
          <= (atol + rtol * b.derived().array().abs())).all();
}

Answer 2

还有isApprox功能对我不起作用。我只是使用（expect - res）.norm（）＆lt;一些小数字。

如何在Eigen中近似比较向量？

2 个答案: