[英]How to compute basis of nullspace with Eigen library?
如何用特征庫計算矩陣零空間的基礎 ?
我試圖找到顯式函數名來計算空基,並且作為一種變通方法,找到計算矩陣的rref的方法(因為我們能夠從rref得到空基)。
但我找不到任何相關的函數名稱。
我認為必須有解決方案,但我不太了解Eigen庫和Eigen的代碼也很難理解。
請建議我解決這個問題的方法。
您可以使用Eigen :: FullPivLU :: kernel()方法獲得null空間的基礎:
FullPivLU<MatrixXd> lu(A);
MatrixXd A_null_space = lu.kernel();
替代方法:使用OpenCV計算空間:
`
cv::Mat EpipolarConstraint::getNullSpace(cv::Mat p)
{
cv::SVD svd = cv::SVD(p, cv::SVD::FULL_UV);
cv::Mat vt_ = svd.vt;
int i;
for (i = 1; i <= 3; i++)
{
if (p.at<double>(i - 1, i - 1) == 0)
{
break;
}
}
cv::Mat result = vt_(cv::Rect(0, i-1, p.cols, vt_.rows-i+1));
cv::Mat result_t;
cv::transpose(result, result_t);
return result_t;
}`
FullPivLU在Eigen中計算成本最高, http: //eigen.tuxfamily.org/dox/group__DenseDecompositionBenchmark.html。
更快的替代方法是使用CompleteOrthogonalDecomposition。 此代碼使用矩陣的四個基本子空間(谷歌四個基本子空間和URV分解):
Matrix<double, Dynamic, Dynamic> mat37(3,7);
mat37 = MatrixXd::Random(3, 7);
CompleteOrthogonalDecomposition<Matrix<double, Dynamic, Dynamic> > cod;
cod.compute(mat37);
cout << "rank : " << cod.rank() << "\n";
// Find URV^T
MatrixXd V = cod.matrixZ().transpose();
MatrixXd Null_space = V.block(0, cod.rank(),V.rows(), V.cols() - cod.rank());
MatrixXd P = cod.colsPermutation();
Null_space = P * Null_space; // Unpermute the columns
// The Null space:
std::cout << "The null space: \n" << Null_space << "\n" ;
// Check that it is the null-space:
std::cout << "mat37 * Null_space = \n" << mat37 * Null_space << '\n';
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