初始化向量C+的矩阵+；带本征 我的最终目标是使用一个矩阵，其中每个元素是一个向量，使用C++的特征模块，这样我就可以做矩阵求和。 我想到的数据类型是： Matrix<Vector3d,256,256> Matrix_A; 矩阵A；

对于256x256矩阵，其中每个元素的数据类型为Vector3D。这不管用。。 这可能吗？

对于第一个模板参数仅采用标量类型（尽管文档提示可能扩展支持的类型，但不清楚如何扩展）：

矩阵的三个强制性模板参数为：

矩阵

标量是标量类型，即系数的类型。也就是说，如果需要浮点矩阵，请在此处选择浮点。有关所有受支持的标量类型的列表以及如何扩展对新类型的支持，请参见标量类型

这意味着不可能定义向量矩阵。我看到的唯一可能性是使用Eigen的

矩阵

对象的

std:：vector

：

typedef Matrix<float,256,256> my_2dfmat;

std::vector<my_2dfmat> Matrix_A(3);

typedef矩阵my_2dfmat；
std：：向量矩阵_A（3）；

---

这确实有一些缺点，例如索引顺序不直观等。

如果您阅读编译器的错误消息，您会发现如下内容：

error: static_assert failed "OBJECT_ALLOCATED_ON_STACK_IS_TOO_BIG"

这意味着对于这样大的对象，您应该移动到动态分配的矩阵类型：

int N = 256;
using Mat = Matrix<Vector3d,Dynamic,Dynamic>;
Mat A(N,N), B(N,N);
Mat C = A+B;

int N=256；
使用Mat=矩阵；
材料A（N，N），B（N，N）；
材料C=A+B；

如果向量大小相同，可以使用Tensor3D。请参阅Eigen网站的相关链接：这很酷@ggael，是否使用标量类型记录的

矩阵

？（它支持哪些操作，等等？）它没有真正的文档记录，也没有很好的支持，但是基本的操作和coeff-wise操作应该可以。混合类型可能不起作用<代码>数组可能会为这种嵌套提供更好的体验。在std:：vector中放置固定大小的矩阵时，请注意对齐问题