Question

我试图将一些matlab代码转换为C ++

我正在使用Eigen，这是一个很棒的图书馆（如果你不知道的话可以试试）

但是我试图改变这一行：

x = B/A

带

B = rand(7,20);
A = rand(1,20);

Matlab 中的代码没有问题，它返回一个数组（1x7）

使用Eigen（这是代码：

#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

Matrix<double, Dynamic, Dynamic> A(7,20);
Matrix<double, Dynamic, Dynamic> B(1,20);
cout<< A.colPivHouseholderQr().solve(B);

我的断言失败了：

rhs.rows（）== dec.rows（）

所以看来我只能解决相同行数的矩阵的系统？

我的数学有点受限，但有没有办法解决无论如何？

我也尝试过这段代码：

cout << (A.transpose() * A).ldlt().solve(A.transpose() * B)

和

cout <<A.jacobiSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(B)

感谢

杰夫

Answer 1

问题在于：

在MATLAB中，B/A solves the equation xA=B。

在Eigen中，solve方法求解方程Ax=B。在MATLAB中，这将表示为x = A\B。

这些是非常不同的 - 矩阵乘法不可交换！

通常，矩阵产品Ax与A具有相同的行数，与x具有相同的列数。因此，对于等式Ax=B来说，A必须与B具有相同的行数（这是您的断言错误来自的地方）。

现在这两个与等式B/A = (A'\B')'相关，所以你可以做类似的（未经测试的代码）

Matrix<double, Dynamic, Dynamic> C = A.transpose().fullPivLu().solve(B.transpose());
cout << C.transpose();

Answer 2

如果你期待mldivide

对于系统：Ax = b要解决此问题，您需要执行以下操作：x = A\B。

因此，在您的情况下，您正试图解决：xA = b。

为什么在本征中你的矩阵维度是不合适的。

特征：求解A = xB（断言失败）

2 个答案: