在 dxdt 函数中使用 Eigen 和 Odeint 进行矩阵*向量乘法答案

【问题标题】：Using Eigen with Odeint to do matrix*vector multiplication inside dxdt function在 dxdt 函数中使用 Eigen 和 Odeint 进行矩阵*向量乘法
【发布时间】：2015-08-23 17:11:52
【问题描述】：

我正在尝试使用 Eigen 和 Odeint 用 C++ 编写一些在 MatLab 中很容易编写的代码。但是，我对 Eigen 和 Odeint 库都很陌生，而且我还没有走得太远。如果有人能指出我正确的方向（就如何编码而言），我应该能够从那里得到它。

这大致是我想做的，但无法开始工作（在伪代码中；所有大写字母都是常量）：

typedef Eigen::Matrix<double, Dynamic, 1> state_type_1d;
typedef Eigen::Matrix<double, Dynamic, Dynamic> state_type_2d;

state_type Q(N*N,N*N) = ... // initialize Q

void dxdt_fun( state_type_1d &x , state_type_1d &dxdt , double t )
{

    static state_type_2d v(N,N);

    v = (0.5 * (1 + tanh((x-0.5) * GAIN)));
    dxdt = -x*LAMBDA + v.colwise.sum() + v.rowwise.sum(); // needs bsxfun??
    dxdt = dxdt + Q * x; // matrix times vector
}

void main(int argc, char **argv)
{
    state_type_1d u(N,N); 
    srand((unsigned int) time(0));
    u.setRandom(); // picks random numbers from -1 to 1
    runge_kutta_dopri5<state_type_1d,double,state_type_1d,double,vector_space_algebra>stepper;

    integrate_adaptive(stepper, dxdt_fun, u, 0.0, 100.0, 0.01, write_dxdt);
}

非常感谢任何可以伸出援手的人。

【问题讨论】：

标签： c++ matlab eigen eigen3 odeint

【解决方案1】：

您的代码的（特征）语法问题如下：

v.colwise.sum() 应该是 v.colwise().sum()
同样，v.rowwise.sum() 应该是 v.rowwise().sum()
state_type_1d u(N,N); 是混合向量类型，矩阵构造函数。
v = (0.5 * (1 + tanh((x-0.5) * GAIN))); 似乎是系数向量乘积到矩阵变量中。而且我认为 Eigen 没有内置的 tanh 但我可能是错的。即使是这样，语法错误。如果存在，它应该是(x-0.5).tanh()。

【讨论】：

【解决方案2】：

我编写了一个解决方案，其中我同时使用了Eigen 和odeint。见this link，以双摆为例。

【讨论】：