eigen 向量点乘

在 MATLAB 中，可以使用 `dot` 函数来执行两个向量之间的点乘操作。点乘也称为内积或标量积。

以下是一个示例：

a = [1, 2, 3];
b = [4, 5, 6];
c = dot(a, b);

在此示例中，向量 `a` 和 `b` 的点乘结果将存储在变量 `c` 中。结果将是一个标量值，即 `32`。

相关问题

eigen 向量 相减

两个相同维度的向量可以相减，即将它们对应位置的元素相减得到一个新的向量。假设有两个列向量 $v_1$ 和 $v_2$，它们的维度均为 $n$，则它们的差向量 $v_3$ 可以表示为：

$$v_3 = v_1 - v_2 = \begin{bmatrix}v_{11} \\ v_{21} \\ \vdots \\ v_{n1}\end{bmatrix} - \begin{bmatrix}v_{12} \\ v_{22} \\ \vdots \\ v_{n2}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}v_{11}-v_{12} \\ v_{21}-v_{22} \\ \vdots \\ v_{n1}-v_{n2}\end{bmatrix}$$

其中，$v_{ij}$ 表示 $v_i$ 的第 $j$ 个元素。在使用 Eigen 库进行向量运算时，可以使用 `operator-` 重载运算符实现向量相减，例如：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main() {
    Eigen::Vector3d v1(1.0, 2.0, 3.0);
    Eigen::Vector3d v2(4.0, 5.0, 6.0);
    Eigen::Vector3d v3 = v1 - v2;
    std::cout << "v3 = " << std::endl << v3 << std::endl;
    return 0;
}

输出结果为：

v3 = 
-3
-3
-3

Eigen向量赋值给Vector容器

您可以使用`Map`来将Eigen向量赋给`std::vector`容器。以下是一种示例方式：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Core>

int main() {
    Eigen::VectorXd eigenVector(3);
    eigenVector << 1, 2, 3;

    std::vector<double> stdVector(eigenVector.data(), eigenVector.data() + eigenVector.size());

    // 打印std::vector容器的内容
    for (const auto& value : stdVector) {
        std::cout << value << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

这里，我们创建了一个`Eigen::VectorXd`类型的向量`eigenVector`，并将其初始化为[1, 2, 3]。然后，我们使用`eigenVector.data()`和`eigenVector.size()`来创建一个与Eigen向量共享内存的`std::vector<double>`容器`stdVector`。最后，我们遍历`stdVector`并打印其内容。

请注意，这种方法只适用于将Eigen向量的数据复制到`std::vector`容器中，而不是共享数据。如果您需要共享数据，请确保在`std::vector`被使用时，Eigen向量的生命周期保持有效。