Eigen::RowVectorXf 的不同初始化有什么作用？

Question

我正在阅读一些文档，发现 new 和 Eigen::RowVectorXf 有两种不同的初始化和用法。我无法通过文档找到不同之处，甚至无法找到这种可能性，并希望得到一些说明。

这是第一个版本：

std::vector<Eigen::RowVectorXf*> V;
std::vector<float> data = {0,1,2,3,4};


V.push_back(new Eigen::RowVectorXf(5));

for (int i = 0; i<5; i++)
     V[0]->coeffRef(1, i) = data[i];

这是第二个版本：

std::vector<Eigen::RowVectorXf*> V;
std::vector<float> data = {0,1,2,3,4};


V.push_back(new Eigen::RowVectorXf(1, 5));

for (int i = 0; i<5; i++)
     V[0]->coeffRef(i) = data[i];

我在文档中找不到对此的任何参考，我认为它们应该不同——这只是一个已弃用的访问功能吗？如果有人能给我一个关于这两种情况在数学上意味着什么的概述，并让我知道两者是否只是创建一个具有 5 列的一维向量并填充它，我将非常感激。谢谢！

Answer 1

根据我在 Martix.h 中看到的内容，RowVectorXf 是矩阵

的别名

using RowVector##SizeSuffix = Matrix<Type, 1, Size>;

其中 Type 是 float（f 后缀）并且 Size 在第二个维度上是 Dynamic.

在这两种情况下，您都在创建相同的东西。因为此 Vector 只是 Matrix with 1 Row 的别名，所以使用您期望矩阵具有的 2 arg 构造函数是合法的。我相信如果您将除 1 之外的任何其他内容作为第一个 arg 传递，您会收到运行时错误（矩阵构造函数调用 Base::_check_template_params();，没有深入研究这个，但它似乎是一个运行时参数验证器）。

总结一下：这两种情况似乎都做同样的事情，但我是基于对源代码的分析——我对 Eigen 文档没有很好的经验。

Answer 2

是的，Eigen::RowVectorXf(5) 和 Eigen::RowVectorXf(1, 5) 都声明了一个 1x5 行向量。

两个构造函数都没有被弃用。澄清一下，RowVectorXf 只是 Matrix<float, 1, Dynamic> 的类型定义，即具有 1 行的浮点值矩阵。如 the Eigen::Matrix documentation 中所列，Matrix（因此也是 RowVectorXf）具有多个构造函数：

Matrix(Index dim) 构造函数生成大小为 dim 的行或列向量。为编译时不知道有一行或一列的 Matrix 类型调用此构造函数是编译错误。
Matrix(Index rows, Index cols) 构造函数通过 cols 生成大小为 rows 的矩阵，并且对任何 Matrix 类型都有效，包括 RowVectorXf。如您所料，如果为 RowVectorXf.
调用这种形式的构造函数，则在运行时间断言 rows 为 1

是的，Matrix(Index dim) 构造函数对 RowVectorXf 更有用。但是在泛型代码中可以很方便地使用双参数构造函数。

Eigen::RowVectorXf 的不同初始化有什么作用？

What do the different Initializations of Eigen::RowVectorXf do?

c++

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