对于特征/本征3的定点精度实数算术支持

Question

我将再次提出一个非常一般的问题，关于Eigen / Eigen3矩阵库支持不同矩阵支持“字段/表示”的操作。

我已经分析了一些特征矩阵模板库，到目前为止，我只看到了浮点实数运算的后缀（即IEEE754单精度32位和双精度64位浮点数）。 / p>

我想提出一个关于固定大小精度实数算术支持Eigen / Eigen3的问题：

• 是否支持Eigen / Eigen3？
中的固定精度矢量化
• 如果不是这样，实施这样的支持会有什么必要？
• 可以使用固定大小的精度立即实现标准分解例程和矩阵运算吗？如果是这样，怎么样？
• 如果不是这样，为了在不损害Eigen核心的情况下实现这样的操作/分解，这些支持的先决条件（概念，运算符重载，需要实现的“实际”等等）是什么？
  • 有没有计划将这些功能实现到Eigen / Eigen3的核心？

如果在不久的将来没有预见到这种事情，

• 是否已存在任何您知道的并且与Eigen / Eigen3兼容的功能，以便完全实现矢量化/优化？
• 如果不是这样，如果s.o.，你会推荐哪种方式？有兴趣实施吗？

我想知道在16位或32位微控制器上实现一些矩阵计算的可行性。我不知道在GPL许可计划下披露的任何此类事情，如果这样的事情可以使用，它会非常感兴趣。如果没有，我想评估实施它所需的工作量。

事先感谢任何人寻求帮助。