如何在特征库中获得矩阵的秩？

Question

如何在rank中获取矩阵的eigen？

Answer 1

您需要将矩阵转换为等级显示分解。例如FullPivLU。如果你有一个matrix3f，它看起来像这样：

FullPivLU<Matrix3f> lu_decomp(your_matrix);
auto rank = lu_decomp.rank();

修改

分解矩阵是获得排名的最常用方法。虽然如rank article on wikipedia

所述，LU不是实现浮动值的最可靠方法

  

当应用于计算机上的浮点计算时，基本   高斯消元（LU分解）可能是不可靠的，并且a   应该使用秩显示分解。一个有效的   替代方案是奇异值分解（SVD），但也有   其他较便宜的选择，例如带有旋转的QR分解   （所谓的排名 - 揭示QR分解），更多   数值上比高斯消元更稳健。数字测定   排名需要一个标准来决定何时输入一个值，例如a   来自SVD的奇异值，应视为零，实用   选择取决于矩阵和应用程序。

因此，您可以使用Eigen::ColPivHouseholderQR< MatrixType >

获得更准确的结果

Answer 2

使用QR或SVD分解并检查结果矩阵也应该有效。 SVD可能更可靠。