使用特征错误:在向量和矩阵之间执行逐元素乘法

Question

我试图用矩阵执行行向量的元素明智乘法。在MATLAB中，这可以简单地通过"。"来完成。运营商或:

deriv  = 1i * k .* fk;

，其中k为行向量，fk为矩阵。现在在c++中，我有这样的代码:

static const int nx = 10;
static const int ny = 10; 
static const int nyk = ny/2 + 1;
static const int nxk = nx/2 + 1;
static const int ncomp = 2;
Matrix <double, 1, nx> eK; 
eK.setZero();
for(int i = 0; i < nx; i++){
eK[i] = //some expression
}
fftw_complex *UOut; 
UOut= (fftw_complex*) fftw_malloc((((nx)*(ny+1))*nyk)* sizeof(fftw_complex));
for (int i = 0; i < nx; i++){
for (int j = 0; j < ny+1; j++){ 
for (int k = 0; k < ncomp; k++){
UOut[i*(ny+1)+j][k] = //FFT of some expression 
}
}
}
Eigen::Map<Eigen::MatrixXcd, Eigen::Unaligned> U(reinterpret_cast<std::complex<double>*>(UOut),(ny+1),nx); 

现在，我试着取eK(1 × 10的行向量)和矩阵U(11 × 10)的乘积。我尝试了一些方法，但似乎没有一个真的有效:

U = 1i * eKX.array() * euhX.array() ; //ERROR

static assertion failed: YOU_MIXED_MATRICES_OF_DIFFERENT_SIZES
( 
|      ~~~
176 |         (int(Eigen::internal::size_of_xpr_at_compile_time<TYPE0>::ret)==0 && int(Eigen::internal::size_of_xpr_at_compile_time<TYPE1>::ret)==0) 
|         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
177 |     || (
|     ^~~~~
178 |           (int(TYPE0::RowsAtCompileTime)==Eigen::Dynamic 

Answer 1

除非您明确要求，否则Eigen不会像Matlab或Numpy那样广播，例如使用matrix.array().rowwise() * vector.array()

IMHO更清晰的形式是将向量解释为对角矩阵。

Eigen::VectorXd eK = ...;
Eigen::Map<Eigen::MatrixXcd, Eigen::Unaligned> U = ...;
Eigen::MatrixXcd result = U * (eK * 1i).asDiagonal();