C++ 特征SparseQR矩阵逆不像Matlab中那样精确

在我的算法中，我采用了稀疏矩阵逆运算，并通过使用QR分解方法的a*x=b方法来解决它。在Matlab上，QR操作运行良好

<>但是，当我试图用EGIN库将代码转换成C++时，我没有得到相同的答案。 在某些情况下，与Matlab中的结果相比，向量x的每个元素上都有一些值的偏移。但是，导致偏移的该值在向量中的所有元素中都是恒定的

我所做的一瞥：

Eigen::SparseMatrix<float> A(m, n);
Eigen::VectorXf b;
Eigen::SparseQR<Eigen::SparseMatrix<float>, Eigen::COLAMDOrdering<int>> solver; 
solver.compute(A);
Eigen::VectorXf x = solver.solve(b);

x是我的最后一个向量，它包含了A的结果

另外，我尝试将它作为一个完整的矩阵来求解，但与Matlab相比，C++仍然产生了不同的答案。 这里有人面临过类似的问题吗？如果是，欢迎提供任何帮助或指点。 另一方面，如果我的理解有问题，我们也非常感谢您的纠正

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谢谢。

如果需要精度，请使用double not float，您可以通过打印剩余A*x-b.norm/b.norm来检查返回溶液的精度。如果它足够小，那么你就得到了一个解决方案。请注意，如果问题不是满秩，则问题的解决方案不是唯一的。您好，谢谢您的提示。没有设置枢轴阈值，它不是一个满秩，但我手动设置了一个低阈值，现在我得到了一个满秩矩阵。但同样，我希望使用float在前2-3个小数位上有一定程度的准确性。所以你说我需要加倍才能得到完美的精确度？因为我试过了，结果不一样，不准确。使用double时A*x-b.norm/b.norm的值是多少？嗨，很抱歉我忘了更新！我用float本身计算了剩余误差，得到了期望的结果。我使用这个值作为旋转阈值，得到了满秩，然后得到了期望的结果。非常感谢你的指点。