C++ 内积矩阵C+中的两行+；带本征

我想做一个内积如下。 矩阵a=[1,2,3,4] 矩阵b=[1,2,3,4]

a*b=[1,4,9,16]c[i]=a[i]*b[i]

如何使用本征矩阵xSD

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谢谢。

您所描述的是一种元素型产品（“内部产品”通常指的是产品）。您可以编写以下内容之一：

a.cwiseProduct(b);
// or
a.array() * b.array();

但是，如果您主要使用元素操作，则应该将

a

和

b

声明为

Array

：

Eigen::ArrayXd a{{1,2,3,4}}, b{{1,2,3,4}}; // {}-initialization requires C++11, and the development branch of Eigen
Eigen::ArrayXd c = a*b;

Godbolt演示：

可以使用成员函数来实现以下功能：

c = a.asDiagonal() * b;

在这种情况下，

c

是由包含向量

a

元素的对角矩阵与向量

b

的矩阵向量积得到的向量。术语“向量”可互换地用于描述一维矩阵

这里假定

b

是列向量

MatrixXd b（4,1）

。如果它是一个行向量

矩阵b（1,4）

可以使用

a.asDiagonal（）*b.transpose（）

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我不希望此选项与@chtz建议的解决方案在性能方面有任何显著差异。

请阅读，尤其是和。还有。最后，不要忘了如何创建一个。这个问题是非常合理的，问题已经清楚地陈述了，期望的输出已经描述了。唯一的错误是错误的术语“内部产品”。已经发布了几个有效的答案，这对未来的读者可能很有用。投票重新开放。嗨。我使用了本征值并测试了时间。它比我使用（…）c[I]=a[I]*b[I]；你能提出改进的方法吗？谢谢。你试过用优化编译吗？（

-O2

或带有gcc/clang的

-O3

）非常感谢！如果您编写

c.noalias（）

而不是

c

并启用优化，这将生成与数组变体相同的代码：@chtz这非常有趣。谢谢你的评论。如果我理解正确，

.noalias（）

更快，因为它可以防止在将值分配给

c

之前对临时值进行求值，而这不是默认值的原因是类似于

a=a.asDiagonal（）*b

的情况。但我假设，如果变量声明为

VectorXd c=a.asDiagonal（）*b，对吗？我的错。对于
a.asDiagonal（）*b
来说，
.noalias（）
确实是不必要的：。