Question

我正在尝试在Matlab MEX文件中实现本征库伪逆函数。它编译成功，但是运行时崩溃。

我正在尝试关注https://developers.docusign.com/esign-rest-api/guides/go-live。

常见问题解答建议将其作为方法添加到JacobiSVD类中，但是由于您不能在C ++中做到这一点，因此我将其添加到子类中。它编译成功，但随后崩溃，没有错误消息。如果我用.pinv调用注释掉该行，它会成功输出“ hi”而不会崩溃，这就是问题所在。要运行，我只是编译它（如test.cpp），然后在命令行中键入test。我正在MacOS 10.14.5和Eigen 3.3.7下使用Matlab R2019a。在我的完整代码中，我还收到许多有关pinv代码的奇怪错误消息，但是在进行故障排除之前，我需要一个简单的测试用例来工作。这一切都是我对C ++理解的极限。任何帮助表示赞赏。

#include "mex.h"
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/SVD>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <iostream>

using namespace Eigen;
using namespace std;

//https://stackoverflow.com/questions/18804402/add-a-method-to-existing-c-class-in-other-file
class JacobiSVDext : public JacobiSVD<MatrixXf> {
    typedef SVDBase<JacobiSVD<MatrixXf>> Base;
    public:
    using JacobiSVD::JacobiSVD; //inherit constructors //https://stackoverflow.com/questions/347358/inheriting-constructors
    MatrixXf pinv() //http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=FAQ
    {
        eigen_assert(m_isInitialized && "SVD is not initialized.");
        double  pinvtoler=1.e-6; // choose your tolerance wisely!
        JacobiSVDext::SingularValuesType singularValues_inv=m_singularValues;
        for ( long i=0; i<m_workMatrix.cols(); ++i) {
            if ( m_singularValues(i) > pinvtoler )
                singularValues_inv(i)=1.0/m_singularValues(i);
            else singularValues_inv(i)=0;
        }
        return m_matrixV*singularValues_inv.asDiagonal()*m_matrixU.transpose();
    };
};

/* The gateway function */
void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[],
             int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    MatrixXf X = MatrixXf::Random(5, 5);
    JacobiSVDext svd(X);
    MatrixXf Y=svd.pinv();
    cout << Y << endl;
    cout << "hi" << endl;
}

预期结果是输出随机矩阵的伪逆以及“ hi”。相反，它崩溃时没有错误消息。

Answer 1

构造Eigen::JacobiSVD对象时，您无法请求应计算矩阵U和V。默认情况下，不计算这些。显然，如果不计算这些矩阵，将导致分割违规。

请参见the documentation to the constructor。第二个输入参数必须指定ComputeFullU | ComputeFullV或ComputeThinU | ComputeThinV。计算伪逆时，最好使用薄矩阵，因为不需要其余矩阵。

我不会仅从JacobiSVD类派生一个方法。相反，我只是写一个自由函数。这既容易，又允许您仅使用Eigen API的文档部分。

我编写了以下MEX文件，该文件可以按预期工作（使用我已经在此计算中使用的代码）。它的作用相同，但略有不同，可避免编写显式循环。不确定这种书写方式是否很清楚，但是否可行。

// Compile with:
//    mex -v test.cpp -I/usr/local/include/eigen3

#include "mex.h"
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/SVD>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <iostream>

Eigen::MatrixXf PseudoInverse(Eigen::MatrixXf matrix) {
   Eigen::JacobiSVD< Eigen::MatrixXf > svd( matrix, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV );
   float tolerance = 1.0e-6f * float(std::max(matrix.rows(), matrix.cols())) * svd.singularValues().array().abs()(0);
   return svd.matrixV()
         * (svd.singularValues().array().abs() > tolerance).select(svd.singularValues().array().inverse(), 0).matrix().asDiagonal()
         * svd.matrixU().adjoint();
}

void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    Eigen::MatrixXf X = Eigen::MatrixXf::Random(5, 5);
    Eigen::MatrixXf Y = PseudoInverse(X);
    std::cout << Y << '\n';
    std::cout << "hi\n";
}

实现本征库伪逆函数的MEX文件崩溃

1 个答案: