本征函数指针 我对Python相当胜任，但对于C++和指针之类的东西，我是很新的。我试着用线性代数的特征包写一些代码来求解ODE（我以后需要处理很多矩阵，所以我计划从它开始）。我有以下RK4代码，它们可以工作： #include "../eigen-eigen-b3f3d4950030/Eigen/Dense" using namespace Eigen; VectorXd Func(const VectorXd& a) { // equations for solving simple harmonic oscillator Vector2d ans; ans(0) = a(1); // dy/dt ans(1) = -a(0); // d2y/dt2 return ans; } MatrixXd RK4(VectorXd Func(const VectorXd& y), const Ref<const VectorXd>& y0, double h, int step_num) { MatrixXd y(step_num, y0.rows()); y.row(0) = y0; for (int i=1; i<step_num; i++){ VectorXd y_old = y.row(i-1).transpose(); VectorXd k1 = h*Func(y_old); VectorXd k2 = h*Func(y_old+k1/2); VectorXd k3 = h*Func(y_old+k2/2); VectorXd k4 = h*Func(y_old+k3); VectorXd dy = (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6; y.row(i) = y.row(i-1) + dy.transpose(); } return y; } int main() { Vector2d v1; v1(0) = 1.4; v1(1) = -0.1; double h = 0.1; int step_num = 50; MatrixXd sol = RK4(Func,v1,h,step_num); return 0; } #包括“./eigen-eigen-b3f3d4950030/eigen/densed” 使用名称空间特征； 矢量xd函数（常量矢量xd&a） {//求解简谐振子的方程 向量； ans（0）=a（1）；//dy/dt ans（1）=-a（0）；//d2y/dt2 返回ans； } 矩阵XXD RK4（向量xd Func（常量向量xd&y），常量Ref&y0，双h，整数步长） { 矩阵y（步骤数，y0.rows（））； y、 行（0）=y0； 对于（int i=1；i < > > > > >代码>是传递引用的函数，后者是传递函数的语法，它引用向量并返回向量。特征：：矩阵< /代码>应该始终通过引用。有很多方法将一个函数传递给另一个函数，C++中最惯用的可能是模板参数和代码。>std:：函数
不能有多个返回参数，但可以返回本征函数指针 我对Python相当胜任，但对于C++和指针之类的东西，我是很新的。我试着用线性代数的特征包写一些代码来求解ODE（我以后需要处理很多矩阵，所以我计划从它开始）。我有以下RK4代码，它们可以工作： #include "../eigen-eigen-b3f3d4950030/Eigen/Dense" using namespace Eigen; VectorXd Func(const VectorXd& a) { // equations for solving simple harmonic oscillator Vector2d ans; ans(0) = a(1); // dy/dt ans(1) = -a(0); // d2y/dt2 return ans; } MatrixXd RK4(VectorXd Func(const VectorXd& y), const Ref<const VectorXd>& y0, double h, int step_num) { MatrixXd y(step_num, y0.rows()); y.row(0) = y0; for (int i=1; i<step_num; i++){ VectorXd y_old = y.row(i-1).transpose(); VectorXd k1 = h*Func(y_old); VectorXd k2 = h*Func(y_old+k1/2); VectorXd k3 = h*Func(y_old+k2/2); VectorXd k4 = h*Func(y_old+k3); VectorXd dy = (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6; y.row(i) = y.row(i-1) + dy.transpose(); } return y; } int main() { Vector2d v1; v1(0) = 1.4; v1(1) = -0.1; double h = 0.1; int step_num = 50; MatrixXd sol = RK4(Func,v1,h,step_num); return 0; } #包括“./eigen-eigen-b3f3d4950030/eigen/densed” 使用名称空间特征； 矢量xd函数（常量矢量xd&a） {//求解简谐振子的方程 向量； ans（0）=a（1）；//dy/dt ans（1）=-a（0）；//d2y/dt2 返回ans； } 矩阵XXD RK4（向量xd Func（常量向量xd&y），常量Ref&y0，双h，整数步长） { 矩阵y（步骤数，y0.rows（））； y、 行（0）=y0； 对于（int i=1；i < > > > > >代码>是传递引用的函数，后者是传递函数的语法，它引用向量并返回向量。特征：：矩阵< /代码>应该始终通过引用。有很多方法将一个函数传递给另一个函数，C++中最惯用的可能是模板参数和代码。>std:：函数,c++,function,pointers,function-pointers,eigen,C++,Function,Pointers,Function Pointers,Eigen,不能有多个返回参数，但可以返回对或元组或矩阵对象。RK4返回整个矩阵 代码是相当有效的。如果它真的是性能关键的，可能有一些事情可以优化，但我现在不会担心 最大的一点是，RK4非常通用，可用于动态大小的类型，这比其静态大小的计数器部件（VectorXfvsVector2d）要昂贵得多。但这将要求您为所有感兴趣的维度创建一个专门的版本，或者让编译器使用模板为您执行此操作 一般来说：读一本好书来开始。a）请每个问题问一个问题b）看看第一个问题：是的，你是对的。声明为ReturnType Funct
对元组矩阵RK4RK4Vector2d一般来说：读一本好书来开始。a）请每个问题问一个问题b）看看第一个问题：是的，你是对的。声明为
ReturnType FunctionName（ArgType&arg）的函数；ArgTypeargconst