因為要把matlab的演算法寫成c++的程式，涉及到的矩陣運算較多，所以需要找個好用的矩陣運算庫。現成的矩陣運算庫很多，但是使用的難易程度和計算效能差別很大。如果乙個庫安裝比較方便，並且符號規則和matlab相似，那就最好了。最終看到
這裡有個推薦，發現了eigen這個庫。
eigen的最大優勢是使用方便，且跨平台。它本身僅有許多標頭檔案組成，使用時做的就是把用到的標頭檔案和**放在一起就可以了。另外使用者眾多（如google），這樣有問題時查詢也比較方便。它本身也有個wiki，因此說明性文件也算全面。
[cpp]view plain
copy
#include
using
namespace
eigen;
即可使用。
eigen中常用的資料型別是matrix和vector，對於浮點運算，eigen 支援float和double。另外，matrix和vector分為固定大小（fixed size）和動態大小（dynamic size）兩種。以matrix為例，做如下定義：
[cpp]view plain
copy
matrix3f a;
matrixxf b;
matrixxf c(10,15);
即定義了乙個3-by-3的方陣a，其中的資料型別是float，乙個動態長度的矩陣b，其當前大小為0-by-0，但可以被賦值為任意大小，以及乙個10-by-15的矩陣c。如果使用double，則將matrixxf 替換為matrixxd。vector的定義方法類似。
通過官網上一段完整的程式，可以了解使用eigen以及定義matrix或vector的基本方法。
[cpp]view plain
copy
#include
#include
using
namespace
eigen;
intmain()
輸出結果為：
[plain]view plain
copy
here is the matrix m:
3 -1
2.5 1.5
here is the vector v:
4 3
當固定大小vector小於4個變數時，可以採用如下方法初始化：
[cpp]view plain
copy
vector2d a(5.0, 6.0);
vector3d b(5.0, 6.0, 7.0);
vector4d c(5.0, 6.0, 7.0, 8.0);
一般而言，eigen提供了用逗號初始化的語法格式：
[cpp]view plain
copy
matrix3f m;
m << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;
這樣m為：
[plain]view plain
copy
1 2 3
4 5 6
7 8 9
除此之外，和matlab類似，eigen也支援初始化為特殊矩陣或向量，這裡簡單總結如下：
matlab
eigen
zeros()
setzero()
rand()
setrandom()
eye()
setidentity()
ones()
setones()
**：
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