将矩阵列乘以 Eigen 中的向量

Question

我想将矩阵 A 的列与向量 v 相乘，最后得到每一列的总和。我使用 Eigen 库，编码如下：

for (int j = 0 ; j< A.cols(); j++)
    C.col(j).noalias() = V.cwiseProduct(A.col(j));
V2 = C.colwise().sum();

但是，它仍然很慢。 我也使用了以下产品，但这些产品更慢。

1. C = A * V.asDiagonal();
2. C = A.array().rowwise() * V.transpose().array();

有什么想法吗？

Answer 1

嗯...您正在寻找的是一个普通的标准向量矩阵产品：

V2.noalias() = V.transpose() * A;

.noalias() 是可选的，它只是在这里为您节省一个临时的。

如果您确实需要中间矩阵 C，那么您的两个选项应该与您手工制作的 for 循环一样快，前提是您纠正它们以使它们计算相同的东西：

C = V.asDiagonal() * A;
C = A.array().colwise() * V.array();

不要忘记启用编译器优化，例如-O3 -march=native。