C++ 广义Deigensolver不在特征库中给出特征向量

我是新来的特征库，试图解决一个广义特征值问题。根据Eigen库中GeneralizedEigenSolver模板类的文档，我能够得到本征值，但不能得到本征向量。似乎没有实现eigenvectors（）成员函数。一旦我知道特征值，是否有其他方法可以生成特征向量。我使用的是特征3.2.4。

它似乎还没有实现。在

compute

函数的末尾有：

 m_eigenvectorsOk = false;//computeEigenvectors;

这表明它们不是经过计算的。另外，

eigenvectors（）

函数被注释掉，看起来像（注意TODO）：

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奇怪的是，这并没有实现，文档建议是这样的。这绝对值得在Eigen邮件列表上查询或提交一张票证，也许有人正在处理这个问题，并且它位于最新的存储库中

我以前使用过

广义自伴特征解算器

，它肯定会生成特征向量。如果你知道两个矩阵都是对称的，你可以用它

如果您的矩阵非常小，作为快速修复，您可以将标准的

特征解算器

应用于

M^{-1}a

A x = lambda * M x    <==>   M^{-1} A x = lambda * x,

ax=lambda*mxm^{-1}ax=lambda*x，

但很明显，这需要计算右手边矩阵的逆矩阵，这是非常昂贵的，所以这是最后的手段

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如果所有其他方法都失败，您可以引入一个专用的特征解算器库，或者使用LAPACK例程。

这是一个广义特征值问题，因此涉及两个矩阵。所以es.compute（A）对我来说不起作用。然而，我能够得到所需的本征值。是否可以生成相应的特征向量？@rotating_图像编号。

GeneralizedEigenSolver

的特征值在

compute

函数中计算（其中

m_eigenvectorsOk=false；//ComputeIgenvectors；

），该函数由

GeneralizedEigenSolver调用（const MatrixType&A，const MatrixType&B，bool computeigenvectors=true）

c'tor。我将用您想要的未实现的特征码更新答案。@rotation\u image您知道如何从

QZ

矩阵（无论是什么）计算特征向量吗？这似乎是尚未实现的代码。我确认此功能仍然缺失，正在等待他人实现；）这与Lapack中的例程相对应。已经尝试了您的修复，但在我的情况下，M在我的情况下始终是不可逆的。

int main(int argc, char *argv[]) {

    Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXf> es;
    Eigen::MatrixXf A = Eigen::MatrixXf::Random(4,4);
    es.compute(A);

    std::cout << es.eigenvectors() << std::endl;
    return 0;
}

A x = lambda * M x    <==>   M^{-1} A x = lambda * x,