最近需要用到C++和Matlab的混编,记录一下学习过程。
要实现的是调用Matlab函数,求矩阵前k个最小的特征值及其特征向量。
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//C++
#include "engine.h" //使用Matlab引擎需要包含的头文件
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
Engine *m_engine; //创建Matlab引擎
m_engine = NULL; //初始化引擎
if ((!m_engine && !(m_engine = engOpen(NULL)))) //打开引擎,此时会打开一个Matlab命令行窗口
{
return -1;
}
engSetVisible(m_engine,1); //将命令行窗口设为可见
char buffer[255]; //记录调试信息,方便调试
engOutputBuffer(m_engine, buffer, 255);
double A[3][3] = {-1,1,0,
-4,3,0,
1,0,2};
mxArray* AObj = mxCreateDoubleMatrix(3, 3, mxREAL); //创建Matlab的矩阵(大小3*3,实数)
memcpy (mxGetPr(AObj), A, 3* sizeof ( double )); //将C++的数据传入Matlab中
engPutVariable(m_engine, "A" , AObj); //将AObj的值赋给A
engEvalString(m_engine, "cd('E:\\MatlabScripts')" ); //进入Matlab代码的路径
//调用Matlab中定义的函数“computeEigens”,文件名需与函数名一致,即“computeEigens.m”
int k = 2;
engEvalString(m_engine, "[eigVector,eigValue] = computeEigens(A, k);" );
//存储计算结果
engEvalString(m_engine, "save('E:\\eigVec_eigV.mat','eigVector','eigValue');" );
printf ( "%s" , buffer);
mxDestroyArray(AObj); //销毁Matlab数组
if (m_engine) //关闭Matlab引擎
{
engClose(m_engine);
m_engine = NULL;
}
return 0;
}
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%调用的Matlab代码
%E:\MatlabScripts\computeEigens.m
function [ eigVector, eigValue ] = computeEigens( M, n_Eigens ) %n_Eigens为要求的特征值数量
[EigenVectors,EigenValues] = eig(M);
[sortedEigenValues, index] = sort(diag(EigenValues));
eigValue = sortedEigenValues(1:n_Eigens);
idx = index(1:n_Eigens);
eigVector = EigenVectors(:,idx);
end
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求稀疏矩阵的特征值
后来发现eig不能用于求解稀疏矩阵,会报“Error using eig”的错,要改用eigs(A, k, sigma),sigma='sm'时表示求稀疏矩阵A的前k个绝对值最小的特征值及其特征向量。sigma的其他取值含义为:'lm' 绝对值最大的特征值;'sm' 绝对值最小的特征值;'la'最的大特征值;'sa'最小的特征值;'lr' 最大实部;'sr' 最小实部;'li' 最大虚部;'si'最小虚部。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/tuixicui0808/article/details/90614119