利用Eigen求广义逆矩阵

原理：

代码：

Eigen::MatrixXd MainWindow::pinv(Eigen::MatrixXd  A)
{Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(A, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);double  pinvtoler = 1.e-8; //toleranceint row = A.rows();int col = A.cols();int k = min(row,col);Eigen::MatrixXd X = Eigen::MatrixXd::Zero(col,row);Eigen::MatrixXd singularValues_inv = svd.singularValues();//奇异值Eigen::MatrixXd singularValues_inv_mat = Eigen::MatrixXd::Zero(col, row);for (long i = 0; i<k; ++i) {if (singularValues_inv(i) > pinvtoler)singularValues_inv(i) = 1.0 / singularValues_inv(i);else singularValues_inv(i) = 0;}for (long i = 0; i < k; ++i) {singularValues_inv_mat(i, i) = singularValues_inv(i);}X=(svd.matrixV())*(singularValues_inv_mat)*(svd.matrixU().transpose());return X;}

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