Eigen 外加法

Question

我正在尝试将以下 python 函数翻译成 C++：

import numpy as np
from scipy.linalg import blas
def scaled_dist(a, b, ls):
    al = a/ls
    bl = b/ls
    tmp1 = np.sum(al**2, axis=1)
    tmp2 = np.sum(bl**2, axis=1)
    tmp3 = np.add.outer(tmp1, tmp2, order='F')
    tau = blas.dgemm(a=al, b=bl, alpha=-2.0, c=tmp3, beta=1, trans_b=1)
    np.clip(tau, 0, np.inf, out=tau)
    return tau

但是我遇到了一个绊脚石：

tmp3 = np.add.outer(tmp1, tmp2)

我的 C++ 代码可以编译，但在执行时遇到运行时错误。代码（到那一行）是：

Eigen::MatrixXd test2(const Eigen::MatrixXd &x1, const Eigen::MatrixXd &x2,const Eigen::VectorXd &vec)
{
  Eigen::MatrixXd r = Eigen::MatrixXd::Zero(x1.rows(), x2.rows());
  Eigen::MatrixXd al = x1.array().rowwise() / vec.transpose().array();
  Eigen::VectorXd tmp1 = al.array().square().rowwise().sum();

  Eigen::MatrixXd bl = x2.array().rowwise() / vec.transpose().array(); 
  Eigen::VectorXd tmp2 = bl.array().square().rowwise().sum();

  r = tmp1.transpose().array() + tmp2.array();
  return r;
}

我能够理解运行时错误，这是（我相信）断言错误，抱怨加法表达式左右两侧的大小不匹配。 tmp1.transpose() * tmp2 确实似乎产生了预期的结果这一事实激发了我采用这种方法的动机。

我的问题如下：

给定两个向量，vec1 和 vec2，使用 Eigen 实现与 numpy.add.outer(vec1, vec2) 相同功能的惯用方法是什么，即 "outer" 加法，其中矩阵是通过将一个向量的（广播）行添加到另一个向量的（广播）列获得的？即，如果

vec1 = [1,2,3]
vec2 = [3,4,5]

然后

outer_add(vec1, vec2) = 
[4, 5, 6]
[5, 6, 7]
[6, 7, 8]

Answer 1

您可以为此使用复制，例如：

Vector3f v1(1,2,3), v2(3,4,5);
MatrixXf r = v1.rowwise().replicate(v2.size())
           + v2.transpose().colwise().replicate(v1.size());

Eigen 外加法

Outer addition with Eigen

eigen

eigen3