C ++ Eigen：如何编写一个既可以采用常规（密集）矩阵也可以采用DiagonalMatrix的函数？

Question

我有一个内部执行线性代数的函数，但我希望能够将常规密集矩阵传递给它，以及对角矩阵（后者用于提高效率）。 我尝试了以下语法：

void bla( const Vector* v, const Eigen::MatrixBase<float>* A, Vector* out )
{
  int colunms = A->cols();
  ....
}

但由于MatrixBase没有cols（）函数，因此无法编译！

我知道DiagonalMatrix类有一个toDenseMatrix（）函数，但我担心的是涉及内部复制值，因此会使我希望从DiagonalMatrix获得的所有优化都无效。

我该怎么做？

Answer 1

处理任何矩阵的一般Eigen例程应该将类模板template<typename Derived> MatrixBase作为参数，它本身将从中派生的矩阵类作为模板参数（即，它使用CRTP模式）。所以基本上，你的功能应该像

那样设置

  template<typename Derived>
  void foo(const Eigen::MatrixBase<Derived>& x)
  {
      //do something
  }

在这个函数中，正如您所注意到的那样，您只能调用MatrixBase中实际可用的成员函数，而cols()确实不可用。但是，您可以使用成员函数innerSize和outerSize，它们分别根据存储方案表现为``rows（）and cols（）`。阅读详细信息here。

但是如果这些功能不可用，您还可以通过重载功能获得所需的行为。例如，您可以编写一个使用矩阵的常规例程，并使用上面的cols()和对角矩阵的一个重载，

  template<typename T>
  void foo(const Eigen::DiagonalMatrix<T>& x)
  {
      //do something for diagonal matrices
  }