Question

我有一个2D特征数组，其中数组中的每个项目都是一个3元素特征向量（例如表面上的速度场）。

我想将2D数组的每个元素与3元素的Eigen RowVector相乘，从而有效地获取点积。

    Eigen::Array<Eigen::Vector3d, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> velField(5, 5);
    Eigen::Vector3d n;
    // ... initialisation of n and velField not shown

    Eigen::Array<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> result(5, 5);
    result = n.transpose() * velField;

这给出了编译错误，您混合了不同的数字类型。但是，如果我不分配结果，只需计算它：

    n.transpose() * velField;

它编译。 “结果”的正确返回类型是什么 - 或者我还能如何解决这个问题？

修改

在这个更简单的情况下可以观察到同样的问题（乘以一倍）：

Eigen::Array<Eigen::Vector3d, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> velField(5, 5);
// ... initialisation of velField not shown
Eigen::Array<Eigen::Vector3d, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> result(5, 5);
result = 3.0 * velField;

但是，使用std::complex<double>代替Eigen::Vector3d时，相同的代码仍有效：

Eigen::Array<std::complex<double>, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> velField(5, 5);
// ... initialisation of velField not shown
Eigen::Array<std::complex<double>, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> result(5, 5);
result = 3.0 * velField;

我想知道为什么它适用于std::complex但不适用于Eigen::Vector3d。两种类型都使用*定义运算符double。

Answer 1

进一步阅读后，我找到了答案：

根据reference documentation of the matrix class，第一个模板参数_Scalar为：

_Scalar: matrix_tparam_scalar Numeric type, e.g. float, double, int or std::complex<float>.
User defined sclar types are supported as well.

它链接到此page。它列出了“自定义标量类型”的要求。在上面的示例中，<Vector3d>的{{3}}丢失了。它无法在Vector3d中正确实现，因此应该只在Eigen::Matrix / Eigen::Array中存储代表标量的类型。

更新

没有赋值n.transpose() * velField;的行因懒惰的评估而起作用。这样做也适用（在C ++ 11中）：

auto result = n.transpose() * velField;

但它在那时没有进行计算（检查调试器中result的类型）。只要您使用result，它就会以与第一个示例相同的方式失败。

Answer 2

这是不允许的。我建议将velField存储为矩阵，即一维3D矢量数组，然后使用标准线性代数运算符。

向量特征数组的向量运算

2 个答案: