Eigen

MatrixXd m (4, 6);
for (int i = 0; i < m.size(); ++i) 
　　m (i) = i;

MatrixXd mc = m;/// 已经是深度拷贝

 

////// 协方差矩阵
Eigen::MatrixXd cov( Eigen::MatrixXd m ){
　　MatrixXd centered = m.rowwise() - m.colwise().mean();
　　return (centered.adjoint() * centered) / double(m.rows());
}

 

//////Kronecker tensor product

Eigen::MatrixXd kron( Eigen::MatrixXd m1, Eigen::MatrixXd m2 ){
　　int m1R,m1C,m2R,m2C;
　　m1R = m1.rows();
　　m1C = m1.cols();

　　m2R = m2.rows();
　　m2C = m2.cols();

　　Eigen::MatrixXd m3(m1R*m2R,m1C*m2C);

　　for (int i = 0; i < m1C; i++) {
　　　　for (int j = 0; j < m1R; j++) {
　　　　　　m3.block(i*m2R, j*m2C, m2R, m2C ) = m1(i,j)*m2;
　　　　}
　　}
　　return m3;
}

 

//// 将矩阵m的前 rowNum 行 转换为一列
Eigen::MatrixXd row2vector( Eigen::MatrixXd m, int rowNum ){
　　int colNum = m.cols();
　　Eigen::MatrixXd mt = m.transpose();
　　MatrixXd v;
　　v = Map<MatrixXd>( mt.leftCols(rowNum).data(),rowNum*colNum, 1 );
　　return v;
}

 

很有意义的参考文档

Matlab Vs Eigen 

http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/AsciiQuickReference.txt

据说很快的SVD---redsvd

https://code.google.com/p/redsvd/