如何創建特徵矩陣出2個載體

VectorXd A; 
VectorXd B; 
MatrixXd C;

我應該怎樣有效的（沒有明確循環和工作快）計算矩陣C的值，使得

C(i,k) = A(i) * B(k);

假設矩陣C已經有適當的尺寸。

重要提示：我只需要幫助使用內置的Eigen語法。請不要CUDA/MKL/BLAS建議。謝謝。

你是否需要做到這一點沒有循環或儘可能有效地做到這一點？最小複雜度應爲A.size（）* B.size（），因爲這些是您希望計算的元素的數量。 –

@AbhishekBansal謝謝你的回答。我明白漸近算法的複雜性總是O（A.size（）* B.size（）），但係數很重要。 Eigen具有不尋常的語法，所以我只是不知道如何寫沒有循環的表達式。 –

你正在尋找一個外部的產品這僅僅是一個標準的矩陣產品：

C = A * B.transpose();

由於目的地c沒有別名與該產品的操作可以節省一個臨時有：

C.noalias() = A * B.transpose();

noalias僅適用於矩陣產品。

2013-12-11 09:33:30 ggael

謝謝！這是我真正需要的。 –

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