我在做动态矩阵和向量点积时遇到了麻烦，令人惊讶的是，我没有让它找到任何解决方案，因为 Eigen 是一个流行的库。
所以代码真的很简单：
int k = 3;
MatrixXd m;
m.resize(k, k);
ArrayXd a;
a.resize(k);
std::cout << "Dot product: " << m*a << std::endl;
我有错误
二进制表达式的无效操作数（'MatrixXd'（又名'Matrix'）和'ArrayXd'（又名'Array'）） std::cout
我很困惑做动态矩阵和向量乘法是否可行。同时，我发现向量和矩阵都有.dot()的方法，那么点积用*还是.dot()呢？
【问题讨论】：
您需要有矩阵，而不是矩阵和数组的混合。您需要使用.matrix() 将a 转换为数组（这是一个视图，没有额外的计算成本）。
试试：
std::cout << "Dot product: " << m*a.matrix() << std::endl;
【讨论】：
Eigen 真的不支持直接矩阵向量乘法，但我可以使用.matrix() 或.vector() 来实现这一点？
VectorxfIIRC），而是一维数组。您也可以使用dot，但它应该在两个矩阵或两个数组之间，而不是数组和矩阵之间。
VectorXf 是float 的向量，它与MatrixXd 不兼容（没有强制转换）。你需要在这里VectorXd。