在 Eigen 中乘以对角矩阵（以向量形式提供）
Multiplying by diagnonal matrix (provided as vector) in Eigen
给定一个矩阵 A 和一个表示对角矩阵 D 的对角线的向量 d，什么是最好的（即最简单而不影响性能）D*[= 的特征表达式10=] 只有 d 和 A?
构造D（作为密集矩阵）并执行D*A似乎效率低下，因为它会涉及不必要的零乘法。 A 的行只需要按 d.
的相应元素进行缩放
我应该转换为数组并缩放行，还是 Eigen 提供对角矩阵的构造和相乘以避免不必要的开销？
您可以使用 Eigen::DiagonalMatrix 作为 suggested. Alternatively, if you're already given an Eigen::Vector (or Map), you can use d.asDiagonal()，如下所示：
Eigen::VectorXf d;
Eigen::MatrixXf a, b;
b = d.asDiagonal() * a;
给定一个矩阵 A 和一个表示对角矩阵 D 的对角线的向量 d，什么是最好的（即最简单而不影响性能）D*[= 的特征表达式10=] 只有 d 和 A?
构造D（作为密集矩阵）并执行D*A似乎效率低下，因为它会涉及不必要的零乘法。 A 的行只需要按 d.
我应该转换为数组并缩放行，还是 Eigen 提供对角矩阵的构造和相乘以避免不必要的开销？
您可以使用 Eigen::DiagonalMatrix 作为 Eigen::Vector (or Map), you can use d.asDiagonal()，如下所示：
Eigen::VectorXf d;
Eigen::MatrixXf a, b;
b = d.asDiagonal() * a;