c++ 的 Eigen库写 AX=XB的矩阵求解代码-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了c++ 的 Eigen库写 AX=XB的矩阵求解代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.AX=XB的矩阵求解代码(3*3)

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main()
{
    // 定义矩阵A和B
    Eigen::MatrixXd A(3, 3);
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 9;
    Eigen::MatrixXd B(3, 3);
    B << 10, 11, 12,
         13, 14, 15,
         16, 17, 18;

    // 求解AX=XB
    Eigen::MatrixXd X = Eigen::MatrixXd::Zero(3, 3);
    Eigen::MatrixXd I = Eigen::MatrixXd::Identity(3, 3);
    Eigen::MatrixXd A_ = Eigen::kroneckerProduct(I, A);
    Eigen::MatrixXd B_ = Eigen::kroneckerProduct(B.transpose(), I);
    Eigen::MatrixXd AB = A_ - B_;
    Eigen::VectorXd b = Eigen::VectorXd::Zero(9);
    b(8) = 1;
    Eigen::VectorXd x = AB.colPivHouseholderQr().solve(b);
    X = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(x.data(), 3, 3).transpose();

    // 输出结果
    std::cout << "A = \n" << A << std::endl;
    std::cout << "B = \n" << B << std::endl;
    std::cout << "X = \n" << X << std::endl;

    return 0;
}

这里我们使用了Eigen库的kroneckerProduct()函数实现Kronecker积，使用colPivHouseholderQr()函数进行矩阵求解，得到X的值。

2.可以使用C++ Eigen库来求解线性方程组Ax=xB，其中A和B是两个已知的4x4矩阵。下面是一个使用Eigen库求解线性方程组的示例代码：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main()
{
    // 定义矩阵A和B
    Eigen::Matrix4d A, B;

    // 设置A和B的值
    A << 1, 2, 3, 4,
         5, 6, 7, 8,
         9, 10, 11, 12,
         13, 14, 15, 16;

    B << 16, 15, 14, 13,
         12, 11, 10, 9,
         8, 7, 6, 5,
         4, 3, 2, 1;

    // 求解线性方程组Ax=xB
    Eigen::Matrix4d X = A.lu().solve(B);

    // 输出解矩阵X
    std::cout << "The solution is:\n" << X << std::endl;

    return 0;
}

在上述代码中，我们首先定义了两个4x4的矩阵A和B，并设置了它们的值。然后，我们使用Eigen库中的lu()方法来求解线性方程组Ax=xB，并将结果保存在矩阵X中。最后，我们输出解矩阵X的值。在实际应用中，矩阵A和B的维数可能会很大，但使用Eigen库可以轻松地求解这样的线性方程组。

3.下面是使用C++的Eigen库解决AX=XB问题并找到最优解的代码。假设A和B都是4x4的矩阵，X是待求解的4x4矩阵。

#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main()
{
    Matrix4d A; // 定义4x4的矩阵A
    Matrix4d B; // 定义4x4的矩阵B

    // 填充A和B的值
    A << 1, 2, 3, 4,
         5, 6, 7, 8,
         9, 10, 11, 12,
         13, 14, 15, 16;

    B << 1, 2, 3, 4,
         5, 6, 7, 8,
         9, 10, 11, 12,
         13, 14, 15, 16;

    Matrix4d X; // 定义待求解的4x4矩阵X

    // 求解AX=XB
    Eigen::GeneralizedSelfAdjointEigenSolver<Matrix4d> eig(A, B);
   // X = eig.eigenvectors().col(0);
     X = eig.eigenvectors();
    // 打印结果
    std::cout << "X = \n" << X << std::endl;

    return 0;
}

在上述代码中，我们使用Eigen的Matrix4d类定义矩阵A、B和X。在填充A和B的值后，我们使用GeneralizedSelfAdjointEigenSolver方法求解AX=XB，并将最优解存储在矩阵X的第一列中。最后，我们打印出矩阵X的值。

需要注意的是，GeneralizedSelfAdjointEigenSolver方法只能用于求解最优解，如果需要找到所有解，可以使用generalizedEigenSolver()方法。同时需要注意，由于AX=XB可能存在多个解，因此此代码仅返回其中一个最优解。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-677764.html

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