Eigen库学习（二）Matrix类

在Eigen库中，所有的矩阵(matrices)和向量(Vector)都是Matrix模板的具体类。Vectors只是matrices的一种特殊情况，表示仅有一列的矩阵。

一、Matrix 矩阵

Matrix模板有六个模板参数，一般我们只需要用到最前面的三个。这三个参数都有默认参数，现阶段暂时不必理会。这三个强制参数如下：

Matrix

• Scalar 是一个标量类型，换句话说就是系数类型。如果你想要操作的是浮点型，那就是float；如果操作的是整数，那就是int；
• RowsAtCompileTime和ColsAtCompileTime是编译阶段已经确定的行列大小；

对于一些常见的矩阵类型，我们还提供了便利的typedef。例如：Matrix4f是一个 4 × 4 4\times4 4×4的浮点型矩阵，其typedef如下：

typedef Matrix Matrix4f;

便捷类型举例MatrixNt for MatrixMatrixXi for Matrix.VectorNt for MatrixVector2f for Matrix.RowVectorNt for MatrixRowVector3d for Matrix. 二、Vector 向量

前面说道Vector是Matrix的一种特殊情况，所以Vector只是一些别名：

typedef Matrix Vector3f;
typedef Matrix RowVector2i;

三、其他的特殊别名

typedef Matrix MatrixXd;
typedef Matrix VectorXi;

四、构造函数

默认构造函数将执行默认初始化：

Matrix3f a;
MatrixXf b;

这种方式是分配在栈上的，下面这个例子则是分配在堆上的：

MatrixXf a(10,15);//10*15未初始化的动态可扩展矩阵
VectorXf b(30);//30*1未初始化动态可扩展矩阵

为了保持编程的一致性，对于方阵Matrix3f，我们仍然可以使用下面这个方法进行初始化：

Matrix3f a(3,3);//虽然说，大小已经固定，但是为了逻辑一致性还是允许这样初始化

最后，对于向量这种类型，我们提供了一些额外的初始化方法：

Vector2d a(5.0, 6.0);
Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0);
Vector4d c(5.0, 6.0, 7.0, 8.0); 

五、访问系数（元素，coefficient）

#include 
#include 
 
using namespace Eigen;
 
int main()
{
  MatrixXd m(2,2);
  m(0,0) = 3;
  m(1,0) = 2.5;
  m(0,1) = -1;
  m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);
  std::cout