C++ Can'；特征线性系统解的t-存取元

我刚刚开始使用eigen，但出于一些奇怪的原因，我正在努力解决一些应该简单的问题。下面的代码是我想要执行的一些类似计算的简化版本（Ax=b中的解x）

输入：

auto N = 10;
auto A = Matrix<Float, Dynamic, Dynamic>::Identity(N, N);
auto b = Matrix<Float, Dynamic, 1>::Constant(N, 1, 1);
std::cout << "A: " << std::endl
          << A << std::endl
          << "b: " << std::endl 
          << b << std::endl;
auto x = A.fullPivLu().solve(b);
std::cout << "x(" << x.rows() << ", " << x.cols()
          << "): " << std::endl << x << std::endl;

auto N=10；
自动A=矩阵：：标识（N，N）；
自动b=矩阵：：常数（N，1，1）；
std:：cout请不要滥用带有表达式模板库的
auto
，请参见此。通常，在您的例子中，
x
不是一个
Matrix
对象，而是一个抽象对象，表示要计算的
a\b
。。。因此，解决办法是：

Matrix<Float, Dynamic, 1> x = A.fullPivLu().solve(b);

矩阵x=A.fullPivLu（）.solve（b）；
请不要滥用带有表达式模板库的
auto
，请参见此。通常，在您的例子中，
x
不是一个
Matrix
对象，而是一个抽象对象，表示要计算的
a\b
。。。因此，解决办法是：

Matrix<Float, Dynamic, 1> x = A.fullPivLu().solve(b);

矩阵x=A.fullPivLu（）.solve（b）；
您试图访问的元素是什么？您是否使用了正确的索引基础（看起来它们是基于零的索引）。您试图访问哪个元素？您是否使用了正确的索引基础（看起来它们是基于零的索引）。