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C++调用Matlab函数求特征值

 更新时间：2020年4月25日 17:25  点击：1766

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。

//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;
 
}

%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。

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猪先飞。

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