背景
Eigen 是一个高级的 C++ 库，用于线性代数、矩阵和向量运算，数值解算，以及相关的数学运算。
Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。
Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。
Eigen
概述
Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库，主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相关的算法。
Eigen 性能高效、使用方便，是科学计算、机器学习、机器人学和其他需要高性能数学运算的领域中的流行选择。
基本特性
- 高性能：采用模板化设计，可以支持各种数据类型的矩阵和向量运算，包括 float、double、int 等。
- 无依赖：头文件库，不需要预先编译、只需将其头文件包含在项目中即可。
- 跨平台：可以在多种操作系统和架构上工作，包括 Windows、Linux 和 macOS。
- 接口丰富：提供了丰富的线性代数运算，包括矩阵乘法、矩阵逆、特征值、奇异值分解等。
应用场景
Eigen 库广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域
数据统计分析
许多统计方法都基于线性代数实现，涉及到大量的矩阵运算。
计算机视觉
可以用于图像特征提取、相机标定、立体匹配等
金融领域
在风险管理、投资组合优化等领域，也需要进行大量的数学计算。
机器学习
可以用于数据降维、模型参数估计等。
信号处理
可以用于信号滤波、信号分解等。
Eigen 使用
下载与编译
源码下载地址：https://gitlab.com/libeigen/eigen。
Eigen 是一个 head only 的库，无需编译。
基本使用
头文件引用
在项目设置中添加头文件引用：
图片
代码示例
下面是一个简单的 Eigen 库使用示例，演示如何创建一个矩阵和向量，并进行矩阵乘法运算：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
using namespace std;
int main()
{
// 创建一个 3x3 矩阵
Matrix3d A;
A << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
// 创建一个 3x1 向量
Vector3d b;
b << 1, 2, 3;
// 进行矩阵乘法运算
Vector3d c = A * b;
// 输出结果
cout << "矩阵 A * 向量 b 的结果为：" << endl << c << endl;
return 0;
}运行结果如下：
图片
