Eigen 是一个高级的 C++ 库，用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及其他数学计算。它被设计为高效、易用，并且能够与 C++ 的特性无缝集成。Eigen库广泛应用于科学计算、工程、机器学习和计算机图形学等领域。
源码：官网 或 GitLab
1. Eigen 库的主要特点：
-
性能：Eigen库非常注重性能，它利用了现代CPU的SIMD指令集（例如SSE、AVX）来加速计算。
-
内存管理：Eigen使用固定大小的模板化类来管理内存，这使得内存分配和释放都非常高效。
-
表达式模板：Eigen使用表达式模板来延迟计算，这允许在运行时优化复杂的表达式，减少不必要的计算和内存使用。
-
易用性：Eigen的API设计简洁直观，使得编写和阅读代码都很容易。
-
兼容性：Eigen库可以与多种其他库和工具链无缝集成，例如与CUDA、OpenMP等并行计算框架。
-
广泛的数学支持：Eigen提供了广泛的数学运算支持，包括但不限于矩阵乘法、分解、求逆、特征值计算、最小二乘问题等。
-
模板化：Eigen是完全模板化的，这意味着它可以处理任意大小和类型的矩阵和向量。
-
插件系统：Eigen允许通过插件扩展其功能，例如支持稀疏矩阵、非线性优化等。
-
开源：Eigen 是一个开源项目，遵循MPL2（Mozilla Public License Version 2.0）许可证。
2. 安装 Eigen 库：
有两种方式：
2.1 源码安装
1.
//下载链接
wget https://gitlab.com/libeigen/eigen /-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.tar.gz
//解压
tar xzvf ./eigen-3.4.0.tar.gz
//编译
cd eigen-3.4.0
mkdir build
cd build
cmake ..
//安装
make
sudo make install可以在cmake的时候自定义路径：cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/envir/eigen-3.4.0 ，并使用软连接：sudo ln -s /usr/envir/eigen-3.4.0/include/eigen3/Eigen /usr/include/Eigen。
2. 编程测试：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using Eigen::MatrixXd;int main()
{MatrixXd m(2,2);m(0,0) = 3;m(1,0) = 2.5;m(0,1) = -1;m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);std::cout << m << std::endl;
}
2.2 apt 命令安装
sudo apt install libeigen3-deveigen会默认安装到/usr/include或者/usr/local/include/下的eigen目录下，执行复制命令，将Eigen文件夹及其内容复制到/usr/inlcude/或者/usr/local/include/下：
sudo cp -r /usr/include/eigen3/Eigen /usr/includesudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include说明：eigen3 被默认安装到了usr/local/include里了（或usr/include，这两个都是系统默认的路径），在很多程序中include时经常使用#include <Eigen/Dense>而不是使用#include <eigen3/Eigen/Dense>所以要做下处理，否则一些程序在编译时会因找不到Eigen/Dense而报错。上面指令将usr/local/include/eigen3文件夹中的Eigen文件递归地复制到上一层文件夹/usr/local/include中，以便系统无法默认搜索。 没有做上面的拷贝，发生找不到Eigen/Dense错误的时候，也可以再CMakeLists.txt用include_libraries(绝对路径)）
