在 Eigen 中乘以对角矩阵（作为向量提供）

Posted 2023-02-21

【中文标题】在 Eigen 中乘以对角矩阵（作为向量提供）

【英文标题】：Multiplying by diagnonal matrix (provided as vector) in Eigen

【发布时间】：2020-01-21 06:29:06

【问题描述】：

给定一个矩阵A 和一个向量d，它表示对角矩阵 D 的对角线，对于 D*A 而言，最好的（即不影响性能的最简单的）特征表达式是 @ 987654324@和A?

构造D（作为密集矩阵）并执行D*A 似乎效率低下，因为它会涉及不必要的零乘法。 A 的行只需要通过d 的对应元素进行缩放即可。

我应该转换为数组并缩放行还是 Eigen 提供对角矩阵以避免不必要开销的方式构造和相乘？

【问题讨论】：

有一个Eigen::DiagonalMatrix 类型。我想它应该符合你的需要

【参考方案1】：

您可以按照Damien 的建议使用Eigen::DiagonalMatrix。或者，如果您已经获得了Eigen::Vector（或Map），您可以使用d.asDiagonal()，如下所示：

Eigen::VectorXf d;
Eigen::MatrixXf a, b;
b = d.asDiagonal() * a;