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 |
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。
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原文链接：https://blog.csdn.net/tuixicui0808/article/details/90614119
