从Eigen开始

原先在学校里做实验时处理数据都用的是Matlab，有时需要直接把算法写到C程序里，通常涉及到的矩阵运算得自己再写一遍， 过程很繁琐，所以当时就想有一个用于矩阵运算的库。最近无意间遇到了Eigen，感觉很好用，于是决定记一些笔记。

这个系列的写作目的主要有以下两个方面：

• 深入了解Eigen，能够基于此做一些科学计算
• 源码级的分析Eigen，来学习C++

所以打算分为入门和精通两个部分，在入门部分中介绍如何利用Eigen实现期望的功能。在精通部分中详细分析Eigen的设计和实现。由于初次接触Eigen，目前还是笔记和翻译官方文档的阶段。

1. 初识Eigen
2. 矩阵和向量的基本数值计算
3. Array类
4. Matrix和Array的分块运算(block operation)
5. 高级初始化方法(Advanced Initialization)
6. Reduction, visitors and broadcasting
7. C/C++原生数组(raw buffer)的接口：Map类

Eigen 的数据存储，默认是 col-major 的:

        Eigen::Matrix3f m;
        m(0) = 0; m(1) = 1; m(2) = 2;
        m(3) = 3; m(4) = 4; m(5) = 5;
        m(6) = 6; m(7) = 7; m(8) = 8;
        std::cout << m << std::endl;

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