以下代码来自 Libigl 的教程 306:http://libigl.github.io/libigl/tutorial/#eigen-decomposition
........
SparseMatrix<double> L,M;
cotmatrix(V,F,L);
L = (-L).eval(); // WHY?????
massmatrix(V,F,MASSMATRIX_TYPE_DEFAULT,M);
const size_t k = 5;
if(!eigs(L,M,k+1,EIGS_TYPE_SM,U,D))
{
cout<<"failed."<<endl;
}
// Normalize
U = ((U.array()-U.minCoeff())/(U.maxCoeff()-U.minCoeff())).eval();
.......
我不明白 L = (-L).eval();
谁能帮帮我?
完整代码可见https://github.com/libigl/libigl/blob/master/tutorial/306_EigenDecomposition/main.cpp
最佳答案
不同的人对拉普拉斯算子使用不同的约定。 libigl 产生负半定拉普拉斯算子(参见 documentation notes )。因此,该矩阵具有非正特征值。另一方面,libigl::eigs()
需要一个半正定矩阵。这就是为什么 L
被取反(将负半定矩阵变成半正定矩阵)。
关于c++ - Libigl - Laplace Bletrami 算子分解,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50980317/