使用特征映射复杂矩阵

Mapping a complex matrix with Eigen

本文关键字：复杂 映射 特征      更新时间：2023-10-16

我有以下矩阵：

int N = 3;
complex<double>* complexvector = new complex<double>[N];
for(int i=0; i<N; i++)
        {
            complexvector[i]=complex<double>(i+1,i+1);
        }

complex<double>** complexMatrix = new complex<double>*[N];
    for(int i=0; i<N; i++)
    {
        complexMatrix[i] = new complex<double>[N];// allocate an array to each pointer
    }

complexMatrix[0][0] = complex<double>(1,1);
complexMatrix[0][1] = complex<double>(2,2);
complexMatrix[0][2] = complex<double>(3,3);
complexMatrix[1][0] = complex<double>(4,4);
complexMatrix[1][1] = complex<double>(5,5);
complexMatrix[1][2] = complex<double>(6,6);
complexMatrix[2][0] = complex<double>(7,7);
complexMatrix[2][1] = complex<double>(8,8);
complexMatrix[2][2] = complex<double>(9,9);

complex<double>* returnvector = new complex<double>[N];
returnvector = preformcholesky(complexMatrix, complexvector, N);

我在这里做乔列斯基：

complex<double>* preformcholesky(complex<double>** matrix, complex<double>* vector, 
int  size)
{
std::cout << "start cholesky" << std::endl;
Map<MatrixXcd, RowMajor> mat(*matrix,size,size);
Map<VectorXcd> vec(vector,size);
printMatrix(matrix,size);
std::cout << "mat" << mat << std::endl;
std::cout << "vec" << vec << std::endl;
//mat.llt();
VectorXcd x = mat.llt().solve(vec);
std::cout << "coeff" << x << std::endl;
return x.data();
}

问题是在打印出"垫子"时，它是这样的：

mat           (1,1) (0,3.21143e-322)            (6,6)
       (2,2)            (4,4) (0,3.21143e-322)
       (3,3)            (5,5)            (7,7)

这些（0,3.21143e-322）从何而来？ 如果我打印"矩阵"，那没关系，所以我认为地图出错了。如果您需要更多代码，请告诉我。我是艾根的新手，所以也许是一些基本的错误。 我正在使用C++和Linux。

该代码有几个问题。例如，performcholesky 的返回值是指向局部变量的指针，该变量在返回后不再存在performcholesky并且您使用此悬空指针覆盖指向已分配内存的指针，从而泄漏该内存。你为什么不直接与Eigen::MatrixXcd合作？您将为以后调试所有这些内容节省痛苦的世界。

无论如何，您这次遇到的问题是 Eigen::Map 构造函数需要一个平面数组，而不是指向指针的指针。它是这样使用的：

// It would also work with naked new, but naked new leads to pain, fear, anger,
// and suffering. Also to long hours of debugging.
std::vector<std::complex<double> > data(N * N);
for(int i = 0; i < N * N; ++i) {
  data[i] = std::complex<double>(i, i);
}
Eigen::Map<Eigen::MatrixXcd, Eigen::RowMajor> mat(&data[0], N, N);

一个有趣的问题是，为什么你没有传递给构造函数的两个数组仍然显示在映射中，如果有些偏移的话。答案是：纯属偶然，new给了你三块记忆，它们就在堆上彼此后面。这也解释了您在地图上看到的奇怪文物;这些是相应分配块的堆实现的簿记数据，重新解释为 double s。从本质上讲，complexmatrix[0]周围的记忆是这样的：

  the area that Eigen::Map uses
+-----------------------------------------------------------------+
|(1,1)|(2,2)|(3,3)|bookkeeping|(4,4)|(5,5)|(6,6)|bookkeeping|(7,7)|(8,8)|(9,9)|
+-----------------+           +-----------------+           +-----------------+
 ^-complexmatrix[0]            ^-complexmatrix[1]            ^-complexmatrix[2]

当然，这不是你可以依赖的行为。如果new给你的块以不同的方式排列，代码也可以显示任何随机数据或因段错误而崩溃。

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