armadillo C++矩阵运算函数库

#include 
#include 

using namespace std;
using namespace arma;

// Armadillo documentation is available at:
// http://arma.sourceforge.net/docs.html

int
main（int argc char** argv）
  {
  cout << “Armadillo version: “ << arma_version::as_string（） << endl;
  
  mat A（23）;  // directly specify the matrix size （elements are uninitialised）
  
  cout << “A.n_rows: “ << A.n_rows << endl;  // .n_rows and .n_cols are read only
  cout << “A.n_cols: “ << A.n_cols << endl;
  
  A（12） = 456.0;  // directly access an element （indexing starts at 0）
  A.print（“A:“）;
  
  A = 5.0;         // scalars are treated as a 1x1 matrix
  A.print（“A:“）;
  
  A.set_size（45）; // change the size （data is not preserved）
  
  A.fill（5.0）;     // set all elements to a particular value
  A.print（“A:“）;
  
  // endr indicates “end of row“
  A << 0.165300 << 0.454037 << 0.995795 << 0.124098 << 0.047084 << endr
    << 0.688782 << 0.036549 << 0.552848 << 0.937664 << 0.866401 << endr
    << 0.348740 << 0.479388 << 0.506228 << 0.145673 << 0.491547 << endr
    << 0.148678 << 0.682258 << 0.571154 << 0.874724 << 0.444632 << endr
    << 0.245726 << 0.595218 << 0.409327 << 0.367827 << 0.385736 << endr;
  
  A.print（“A:“）;
  
  // determinant
  cout << “det（A）: “ << det（A） << endl;
  
  // inverse
  cout << “inv（A）: “ << endl << inv（A） << endl;
  
  // save matrix as a text file
  A.save（“A.txt“ raw_ascii）;
  
  // load from file
  mat B;
  B.load（“A.txt“）;
  
  // submatrices
  cout << “B（ span（02） span（34） ）:“ << endl << B（ span（02） span（34） ） << endl;
  
  cout << “B（ 03 size（32） ）:“ << endl << B（ 03 size（32） ） << endl;
  
  cout << “B.row（0）: “ << endl << B.row（0） << endl;
  
  cout << “B.col（1）: “ << endl << B.col（1） << endl;
  
  // transpose
  cout << “B.t（）: “ << endl << B.t（） << endl;
  
  // maximum from each column （traverse along rows）
  cout << “max（B）: “ << endl << max（B） << endl;
  
  // maximum from each row （traverse along columns）
  cout << “max（B1）: “ << endl << max（B1） << endl;
  
  // maximum value in B
  cout << “max（max（B）） = “ << max（max（B）） << endl;
  
  // sum of each column （traverse along rows）
  cout << “sum（B）: “ << endl << sum（B） << endl;
  
  // sum of each row （traverse along columns）
  cout << “sum（B1） =“ << endl << sum（B1） << endl;
  
  // sum of all elements
  cout << “accu（B）: “ << accu（B） << endl;
  
  // trace = sum along diagonal
  cout << “trace（B）: “ << trace（B） << endl;
  
  // generate the identity matrix
  mat C = eye（44）;
  
  // random matrix with values uniformly distributed in the [01] interval
  mat D = randu（44）;
  D.print（“D:“）;
  
  // row vectors are treated like a matrix with one row
  rowvec r;
  r << 0.59119 << 0.77321 << 0.60275 << 0.35887 << 0.51683;
  r.print（“r:“）;
  
  // column vectors are treated like a matrix with one column
  vec q;
  q << 0.14333 << 0.59478 << 0.14481 << 0.