Eigen 利用SVD矩阵分解 求伪逆代码

MatrixXd 是double类型，如果是float类型请改为 MatrixXf

计算结果 可与matlab的 pinv() 函数 对比，计算结果是一致的。

Eigen::MatrixXd MainWindow::pinv(Eigen::MatrixXd  A)
{
    Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(A, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);//M=USV*
    double  pinvtoler = 1.e-8; //tolerance
    int row = A.rows();
    int col = A.cols();
    int k = min(row,col);
    Eigen::MatrixXd X = Eigen::MatrixXd::Zero(col,row);
    Eigen::MatrixXd singularValues_inv = svd.singularValues();//奇异值
    Eigen::MatrixXd singularValues_inv_mat = Eigen::MatrixXd::Zero(col, row);
    for (long i = 0; i<k; ++i) {
        if (singularValues_inv(i) > pinvtoler)
            singularValues_inv(i) = 1.0 / singularValues_inv(i);
        else singularValues_inv(i) = 0;
    }
    for (long i = 0; i < k; ++i) 
    {
        singularValues_inv_mat(i, i) = singularValues_inv(i);
    }
    X=(svd.matrixV())*(singularValues_inv_mat)*(svd.matrixU().transpose());//X=VS+U*

    return X;

}

最后

以上就是孤独太阳为你收集整理的Eigen 利用SVD矩阵分解 求伪逆代码的全部内容，希望文章能够帮你解决Eigen 利用SVD矩阵分解 求伪逆代码所遇到的程序开发问题。

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