ベクトル/行列演算の定番ライブラリEigen - Qiita
ベクトル/行列演算の定番ライブラリEigen (日本語解説のサイトまとめと便利な機能紹介) Eigenとは C++の行列/ベクトルを扱うライブラリ(公式)． Eigenの主な特長 行列演算を直感的に書くことが出来る． ヘッダーファイルのみのライブラリのため，ライブラリのビルドやリンクが必要なく組み込やすい． 高速．他のライブラリとの比較ベンチマークはこちら(公式) 解説サイト(すべて日本語) Eigen - C++で使える線形代数ライブラリ(でらうま倶楽部)- 基本的な使い方とも幾何変換，クォータニオンなどの解説もあり． Eigen ー C++で線形代数を！(singular point)- 3回のポストで，幅広い機能について解説している． Robotics/Eigen(NAIST::OnlineText)- 基本的な機能の他に行列分解についても解説あり． Eigenの使い方 Eigenは
B級科学者もどきの憂鬱 行列計算ライブラリEigenで固有値の計算
お久しぶりです。もうすぐ年明けですね。 もう何ヶ月も全然書いてなかったので、 次の更新はTIPSの話にしたかったのですが、 記事にできるほど進んでません！ というわけで今回は全然違うテーマです。 最近は数値シミュレーションを色々とやっています。 その過程で、行列計算にEigenというC++用ライブラリを導入しました。 色々見てる限り、結構速そうで導入も楽で使いやすそうです。 行列計算だけでなく、普通の配列を扱う計算で使っても、 アセンブラレベルで並列化したりしてくれるので、 普通にC++で書くより速いそうです。 これに関してはまだ確かめてませんけど。 導入は、公式サイトから圧縮ファイルをダウンロードし、 解凍して出来たファイルをインクルードパスに追加するだけです。 ヘッダファイルだけで出来ているので、コンパイル等は不要です。 例として、実数行列の固有値を求めるコードを書いてみます。 #in
【お勉強してみた】RANSACのおはなし - Qiita
三行で 自然界のデータにはたくさんノイズがある ノイズがあると、法則性をうまく見つけられないことがある そんなノイズをうまく無視するのがRANSAC こんにちは。今日は大学院でやっているの情報学に関するネタをお送りします。 先日ふと、「そういえばちゃんと勉強したことがなかったなぁ」と思い立ったので、RANSACを勉強 & 実装してみました。 RANSACとは 大学院の研究で画像などの自然界のデータをとっていると、ノイズなどの原因で法則性から大きく外れて現れた「外れ値」がデータ中に含まれることがあります。外れ値は、データから法則性を見出す時に邪魔をします。そんな時に、外れ値をうまく無視して法則性(パラメータ)を推定をする手法がRANSACです。 ...なんて概念の話では分かりにくいので、具体例を見てみましょう。以下、法則性を「モデル」と読み替えます。 直線のモデル推定 与えられた点群から、そ
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