矩阵向量乘积，如 Eigen 中的乘法

Question

我目前正面临这个问题。我有两个矩阵 MatrixXf A：

     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

和乙

0.713072
0.705231
0.772228
0.767898

我想像矩阵 x 向量一样将它们相乘以实现：

     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 中可以选择这样做吗？如何以简单的方式做到这一点？ http://mathinsight.org/matrix_vector_multiplication

Answer 1

这已经被问了很多次，你想要一个缩放：

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

或使用广播：

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