Я пытаюсь реализовать коды исправления ошибок Хэмминга, и для этого мне нужно взять вектор bool (данные) и умножить его на матрицу bool (матрицу генератора Хэмминга), выполняя операции XOR (вместо того, что выглядит как OR как Стандартное поведение Eigen по умолчанию). Пример того, что я делаю, находится в этом простом уроке: http://michael.dipperstein.com/hamming/
Мне не обязательно использовать Eigen, поэтому, если у вас есть решение, не стесняйтесь предлагать что-то другое, чем Eigen.
Например, немного кода на C ++, который компилируется, но работает не совсем правильно:
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace Eigen;
typedef Eigen::Matrix<bool, 4, 7> Matrix4by7Bool;
typedef Eigen::Matrix<bool, 1, 4> Vector4Bool;
int main()
{
Matrix4by7Bool gm;
gm << 0,1,1,1,0,0,0,
1,0,1,0,1,0,0,
1,1,0,0,0,1,0,
1,1,1,0,0,0,1;
Vector4Bool dm;
dm << 1,0,1,0;
cout << dm * gm;
}
В настоящее время результаты: 1 1 1 1 0 1 0
но мне нужно: 1 0 1 1 0 1 0
Разница заключается в том, что стандартным поведением является умножение, а затем ИЛИ каждое умножение. Поскольку мне нужен XOR вместо OR, интересно, как лучше всего это сделать с Eigen?
Рад попробовать и уточнить, если это не имеет смысла.
Кстати, не уверен, имеет ли это значение, но я работаю над MacBook Air, используя G ++. Только что скачал Eigen сегодня, так что его проба самая новая из доступных (eigen3)
Спасибо,
Кит
ОБНОВЛЕНИЕ: учитывая принятое решение, приведенное ниже, я хотел бы опубликовать правильный код в качестве справки для людей:
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace Eigen;
typedef Eigen::Array<bool, 4, 7> Array4by7Bool;
typedef Eigen::Array<bool, 4, 1> Array1by4Bool;
struct logical_xor {
bool operator() (bool a, bool b) const
{
return a != b;
}
};
int main()
{
Array4by7Bool gm;
gm << 0,1,1,1,0,0,0,
1,0,1,0,1,0,0,
1,1,0,0,0,1,0,
1,1,1,0,0,0,1;
Array1by4Bool dm;
dm << 1,0,1,0;
cout << "result: " << (gm.colwise() * dm).colwise().redux(logical_xor()) << endl;
}
Вы можете имитировать продукт matrix_vector, используя трансляцию и частичное сокращение:
struct logical_xor { bool operator(bool a, bool b) { return a != b; }
result = (gm.array().colwise() * dm.transpose().array()).colwise().redux(logical_xor());
Если вы объявляете свои переменные как Array, а dm уже является массивом столбцов, то это упрощается до:
result = (gm.colwise() * dm).colwise().redux(logical_xor());
Вы Можно сделай это. Ниже приведено подтверждение концепции. Он содержит минимум, необходимый для компиляции вашего примера и получения желаемого результата.
Это, вероятно, довольно хрупкий, и это&peded из другого кода, который я лежал без дела, поэтому он не заработает ни одного очка за то, что он симпатичный или идиоматичный.
Основная идея заключается в том, что вы создаете свой собственный bool
тип, где сложение XOR, и дать соответствующие операторы и NumTraits
тебе нужно.
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace Eigen;
class mybool {
public:
bool b;
mybool() { b = false; }
mybool(bool b) : b(b) {}
mybool(int a) : b(a!=0) {}
mybool operator* (const mybool m) const {return m.b & b;}
mybool operator+ (const mybool m) const {return m.b ^ b;}
mybool operator+= (const mybool m) {b ^= m.b; return b;}
friend ostream& operator<<(ostream& os, const mybool& m);
};
ostream& operator<<(ostream& os, const mybool& m) { os << m.b; return os; }
namespace Eigen {
template<> struct NumTraits<mybool>
{
typedef int Real;
typedef mybool Nested;
enum {
IsComplex = 0,
IsInteger = 1,
IsSigned = 0,
RequireInitialization = 0,
ReadCost = 1,
AddCost = 2,
MulCost = 2
};
static Real epsilon() { return 1; }
};
}typedef Matrix<mybool, 4, 7> Matrix4by7Bool;
typedef Matrix<mybool, 1, 4> Vector4Bool;
int main()
{
Matrix4by7Bool gm;
gm << 0,1,1,1,0,0,0,
1,0,1,0,1,0,0,
1,1,0,0,0,1,0,
1,1,1,0,0,0,1;
Vector4Bool dm;
dm << 1,0,1,0;
cout << dm * gm;
}