C++ 用于Ceres的多元正态PDF，使用特征值

我正在尝试编写一个模板化方法，用于计算多元正态分布给定输入的概率密度。它以输入、平均向量和协方差矩阵作为输入

我想在Ceres成本函子中使用此方法，其中输入变量和平均值/协方差是固定的。目前，该方法如下所示：

template <int Dim, class Scalar>
Scalar mvn_norm_pdf(const Eigen::Matrix<Scalar, Dim, 1>   & input,
                    const Eigen::Matrix<float,  Dim, 1>   & mean,
                    const Eigen::Matrix<float,  Dim, Dim> & covariance)
{
    static const Scalar log_sqrt_2_pi = Scalar(0.5 * std::log(2 * M_PI));

    typedef Eigen::LLT<Eigen::Matrix<Scalar, Dim, Dim>> Cholesky;
    Cholesky chol(covariance.template cast<Scalar>());
    if (chol.info() != Eigen::Success) throw "Decomposition failed!";
    const typename Cholesky::Traits::MatrixL & L = chol.matrixL();

    Scalar quad_form = (L.solve(input - mean.template cast<Scalar>())).squaredNorm();
    Scalar det = L.determinant();

    return ceres::exp(Scalar(-input.rows()) * log_sqrt_2_pi - 0.5 * quad_form) / det;
}

查看上述Eigen源文件，我发现：

Scalar determinant() const
{
  if (Mode & UnitDiag)
    return 1;
  else if (Mode & ZeroDiag)
    return 0;
  else
    return m_matrix.diagonal().prod();
}

---

因此，据我所知，问题来自这样一个事实，即Eigen可以返回1或0（即

int

s），而int不能转换为

ceres:：Jet

。我在这里吗？如果是的话，正确的处理方法是什么？

应该可以只写

const Scalar det=L.diagonal（）.prod（）

。应该可以只写

const Scalar det=L.diagonal（）.prod（）

。

Scalar determinant() const
{
  if (Mode & UnitDiag)
    return 1;
  else if (Mode & ZeroDiag)
    return 0;
  else
    return m_matrix.diagonal().prod();
}