Question

我目前正面临这个问题。我有两个矩阵MatrixXf 答：

     0.5      0.5      0.5      0.5
0.694496 0.548501 0.680067 0.717111
0.362112 0.596561 0.292028 0.370271
 0.56341 0.642395 0.467179 0.598476

和B

我想将它们像矩阵x向量一样乘以achive：

     0.5*0.713072      0.5*0.713072      0.5*0.713072      0.5*0.713072
0.694496*0.705231 0.548501*0.705231 0.680067*0.705231 0.717111*0.705231
0.362112*0.772228 0.596561*0.772228 0.292028*0.772228 0.370271*0.772228
 0.56341*0.767898 0.642395*0.767898 0.467179*0.767898 0.598476*0.767898

在Eigen中可以选择吗？怎么能这么简单呢？ http://mathinsight.org/matrix_vector_multiplication

Answer 1

这已被问过很多次了，你想要缩放：

MatrixXf A;
VectorXf B;
MatrixXf res = B.asDiagonal() * A;

或使用广播：

res = A.array().colwise() * B.array();

Answer 2

简而言之，您希望在A和向量B的每一列之间执行按元素划分的产品。

至少有两种方法可以实现这一目标：

遍历A的每一列以使用B（在本征中称为系数方式产品）执行元素方面的产品
将您的B向量复制到与A大小相同的矩阵中，并在A和从向量B获得的新矩阵之间执行元素乘积。

这是基于Eigen cwiseProduct()和replicate()函数的快速而肮脏的示例：

auto C = A.cwiseProduct( B.replicate<1,4>() );

矩阵向量乘积就像Eigen中的乘法

2 个答案: