C++ 中 Eigen 的 DiagonalMatrix 类型的高效存储
Efficient Storage for Eigen's DiagonalMatrix type in C++
我想用密集矩阵和对角矩阵做矩阵乘法。对角矩阵是使用 vec.asDiagonal().
从向量生成的
我想知道 DiagonalMatrix 类型是否只存储对角线，或者它是否是除对角线外全为零的密集矩阵？我想 DiagonalMatrix 应该是 Eigen 的 SparseMatrix 的 child。我搜索了文档并找到了这个
https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=SpecialMatrix#Diagonal_matrix，表明 DiagonalMatrix 继承自 MatrixBase，而不是 SparseMatrix。这是否意味着内存存储效率低下？
DiagonalMatrix 仅将对角线存储为密集向量。 vec.asDiagonal() 和 DiagonalMatrix 的 return 类型都继承自 DiagonalBase 而不是 MatrixBase (doc)。它们本质上是相同的：一个存储对密集向量的引用，而另一个是对角线向量的所有者。
我想用密集矩阵和对角矩阵做矩阵乘法。对角矩阵是使用 vec.asDiagonal().
我想知道 DiagonalMatrix 类型是否只存储对角线，或者它是否是除对角线外全为零的密集矩阵？我想 DiagonalMatrix 应该是 Eigen 的 SparseMatrix 的 child。我搜索了文档并找到了这个
https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=SpecialMatrix#Diagonal_matrix，表明 DiagonalMatrix 继承自 MatrixBase，而不是 SparseMatrix。这是否意味着内存存储效率低下？
DiagonalMatrix 仅将对角线存储为密集向量。 vec.asDiagonal() 和 DiagonalMatrix 的 return 类型都继承自 DiagonalBase 而不是 MatrixBase (doc)。它们本质上是相同的：一个存储对密集向量的引用，而另一个是对角线向量的所有者。