C++ 使用c+的下cholesky对角线的正方形元素+；图书馆特征

我想知道为什么不能使用Eigen编译：

#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main() {

  VectorXd Q = V.llt().matrixL().diagonal().array().pow(2);
}

#包括
使用名称空间特征；
int main（）{
向量xd Q=V.llt（）.matrixL（）.diagonal（）.array（）.pow（2）；
}

我想像上面一样，在一个步骤中取下cholesky分解的对角线元素的平方，但我不能，因为编译器说：

error: no member named 'diagonal' in 'Eigen::TriangularView<const
      Eigen::Matrix<double, -1, -1, 0, -1, -1>, 1>'
        MatrixXd Q = V.llt().matrixL().diagonal().array().pow(2);
                     ~~~~~~~~~~~~~~~~~ ^
1 error generated.
make[2]: *** [CMakeFiles/mvt.dir/src/rentalmain.cpp.o] Error 1
make[1]: *** [CMakeFiles/mvt.dir/all] Error 2
make: *** [all] Error 2

错误：“Eigen:：TriangularView”中没有名为“对角线”的成员
MatrixXd Q=V.llt（）.matrixL（）.diagonal（）.array（）.pow（2）；
~~~~~~~~~~~~~~~~~ ^
生成1个错误。
生成[2]：***[CMakeFiles/mvt.dir/src/rentalmain.cpp.o]错误1
生成[1]：***[CMakeFiles/mvt.dir/all]错误2
make:**[全部]错误2

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我必须将Cholesky分配给另一个矩阵，然后执行其他计算。我想知道为什么这是必要的，如果可能的话，我该如何应对

TriangularView没有

diagonal（）

成员（我不知道为什么）。您可以使用完整的

matrixLLT（）

矩阵（返回对基础矩阵的引用），如下所示：

VectorXd Q=V.llt（）.matrixLLT（）.diagonal（）.array（）.square（）。表达式
matrixL（）
只返回与
matrixLLT（）
返回的相同基础矩阵的
TriangularView