C++ C+中的特征向量计算+；

为了计算矩阵M的第一个“Q”特征向量，我如何在cpp中生成函数

我尝试使用此代码，但失败了

#include <RcppArmadillo.h>   

using namespace arma; 

 mat M;
 int Q;

 vec getEigen(M,Q) { 
 return eig_sym(M, Q);      
  }    

#包括
使用arma；
matm；
int-Q；
vec-getEigen（M，Q）{
返回eig_sym（M，Q）；
}    

错误消息显示：

调用“arma:：col（arma:：mat&，int&）”时没有匹配的函数

有什么想法吗？我是cpp的新手，不知道这个消息是什么意思

---

感谢

如评论中所述，犰狳中没有返回特征值子集的函数。但是，可以将

.head（）

或

.tail（）

与

eigen_sym（）

组合以提取子集。此外，使用

reverse（）

，因为犰狳以升序返回特征值。为了方便起见，我在这里使用：

---

这只适用于特征值，而不是特征向量。不过提取特征向量应该不难。

您提到了“失败”和“失败”“在这里，没有任何迹象表明你的意思。请为您的问题添加足够的细节，以便回答。谢谢您的建议！我添加了有关错误的信息。您检查了错误吗？现在还不清楚被称为

Q

的整数在这里起什么作用，但这似乎与文档中的任何语法都不匹配。此外，您的函数定义不正确。去掉globals并定义为类似于

vec-getEigen（const-mat&M，int-Q）{…}

。你说的“第一”是什么意思？按哪个顺序？第一个Q特征向量是与第一个Q特征值相关联的向量，它们按最大特征值1的降序排列。

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>   

// [[Rcpp::export]]
arma::vec getEigen(const arma::mat& M, int Q) { 
  return arma::reverse(arma::eig_sym(M).tail(Q));      
}

/*** R
set.seed(42)
N <- 10
m <- matrix(rnorm(N * N), N, N)
m <- m + t(m)
getEigen(m, N/2)
 */

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>   

// [[Rcpp::export]]
arma::vec getEigen(const arma::mat& M, int Q) { 
  return arma::reverse(arma::eig_sym(M).tail(Q));      
}

/*** R
set.seed(42)
N <- 10
m <- matrix(rnorm(N * N), N, N)
m <- m + t(m)
getEigen(m, N/2)
 */