使用 Eigen 求解线性方程组
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【中文标题】使用 Eigen 求解线性方程组【英文标题】:Solving Systems of Linear Equations using Eigen 【发布时间】:2018-09-04 02:55:52 【问题描述】:我目前正在使用 C++ 进行流体模拟,该算法的一部分是求解线性方程组的稀疏系统。人们建议为此使用库 Eigen。我决定使用我编写的这个简短程序对其进行测试:
#include <Eigen/SparseCholesky>
#include <vector>
#include <iostream>
int main()
std::vector<Eigen::Triplet<double>> triplets;
triplets.push_back(Eigen::Triplet<double>(0, 0, 1));
triplets.push_back(Eigen::Triplet<double>(0, 1, -2));
triplets.push_back(Eigen::Triplet<double>(1, 0, 3));
triplets.push_back(Eigen::Triplet<double>(1, 1, -2));
Eigen::SparseMatrix<double> A(2, 2);
A.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end());
Eigen::VectorXd b(2);
b[0] = -2;
b[1] = 2;
Eigen::SimplicialCholesky<Eigen::SparseMatrix<double>> chol(A);
Eigen::VectorXd x = chol.solve(b);
std::cout << x[0] << ' ' << x[1] << std::endl;
system("pause");
它给出了这两个方程:
x - 2y = -2
3x - 2y = 2
正确的解决方法是:
x = 2
y = 2
但问题是程序运行时会输出: 0.181818 -0.727273
这是完全错误的!我已经调试了几个小时,但这是一个非常短的程序,我完全按照 Eigen 网站上的教程进行操作。有谁知道是什么导致了这个问题?
附:我知道我使用的类是用于稀疏矩阵的,但它们与普通 Matrix 类之间的唯一区别是元素的存储方式。
【问题讨论】:
你已经建立了一个转置矩阵 @n.m.我以为可能是这样,但即使我转置它,我仍然得到错误的答案:/ @n.m.你在说什么?即使我转置系数矩阵,这些答案仍然不起作用 嗯,不,对不起,我搞砸了我的数学。这不是针对转置矩阵的解决方案,而是针对 (1,3,3,-2) 的解决方案。 这只是合乎逻辑的,因为单纯的 Cholesky 仅适用于自伴矩阵!它在 Eigen 中也已被弃用。 【参考方案1】:SimplicialCholesky
用于对称正定 (SPD) 矩阵,您组装的矩阵甚至不是对称的。默认情况下它只读取下三角形部分中的条目而忽略其他条目,因此它解决了:
x + 3y = -2
3x -2y = 2
如您所见,对于非对称平方问题,您需要使用基于 LU 的直接求解器或迭代求解器领域中的 BICGSTAB
。这一切都在doc中进行了总结。
【讨论】:
并由 eigen 的主要开发者回答!感谢您在 eigen 方面的出色工作。【参考方案2】:您应该使用能够处理非对称稀疏矩阵的求解器。另一种可能的方法是寻求不是原始系统 [A]x=b 而是 [A]T*[A]x=[A]T*b 的解决方案,其中 [A]T 代表 [A] 转置.后一个系统的矩阵是对称的并且是正定的(只要 [A] 是非奇异的)。唯一的缺点是如果原来的 [A] 在这个意义上不是“好”的,那么 [A]T[A] 可能是相当病态的。只是一个旨在解决此类问题的软件示例: http://members.ozemail.com.au/~comecau/CMA_LS_Sparse.htm
【讨论】:
以上是关于使用 Eigen 求解线性方程组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章