原文：Eigen官网-Block operations Eigen 为 Matrix 、Array 和 Vector提供了块操作方法。块是matrix或array中的矩形子部分。块区域可以被用作 左值 和 右值。 1. 使用块 在Eigen中最常用...

原文：Eigen官网-Advanced initialization 本篇介绍几种矩阵初始化的高级方法，重点介绍逗号初始化和特殊矩阵（单位阵、零阵）。 1. 逗号初始化 （1）Eige...

原文：Eigen官网-Reductions, visitors and broadcasting 1. Reductions 在Eigen中，Reduction是用来处理matrix或者array的某类特征，然后返回一个标量。 1.1 求和 sum()返回...

原文：Eigen官网-Interfacing with raw buffers: the Map class 1. 引言 本篇文章将介绍Eigen如何与原生raw C/C++ 数组混合编程。当你从其他库中导入vectors或matrices时࿰...

原文：Eigen官网-Reshape and Slicing Eigen并没有为matrix提供直接的Reshape和Slicing的API，但是这些特性可以通过Map类来实现。 1. Reshape Reshape操作在保持元素不变的情况下修...

原文：Eigen官网-Aliasing 在Eigen中，当变量同时出现在左值和右值，赋值操作可能会带来混淆问题。比如：mat = 2 * mat，mat = mat.transpose() ÿ...

原文：Eigen官网-Storage orders 对于矩阵和二维数组，有两种存储顺序：列优先和行优先。 1. 行优先和列优先的存储 矩阵的项构成一个二维网格。然而，当矩阵存储在内存...

原文：Eigen官网-Linear algebra and decompositions 本篇文章介绍了线性方程求解、矩阵分解，包括LU分解法，QR分解法，SVD（奇异值分解）、特征值分解等...

原文：Eigen官网–Solving linear least squares systems 对于超定线性方程系统（An overdetermined system of equations）：Ax = b，其是没有解的。在这种...

原文：Eigen官网-Inplace matrix decompositions 从Eigen3.3开始，LU、Cholesky和QR分解可以就地操作，即直接在给定的输入矩阵内操作。当处理大型矩阵或可用内存非常有限...

原文：Eigen官网-Benchmark of dense decompositions LLT是最快的方法。对于大规模过约束问题，Cholesky/LU分解的代价主要取决于对称协方差矩阵的计算。对于具有较大规模的问题...

一、旋转向量 1.0 初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 1.1 旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation...