eigen 的点积

在Eigen库中，点积通常用于矩阵或向量的元素对应位置相乘并求和的操作。对于二维矩阵（如`MatrixXd`），如果你想要计算行向量和列向量的点积，可以这样做[^1]:

Eigen::MatrixXd m(2, 2);
m << 3, 2.5,
     -1, m(1, 0) + m(0, 1); // 假设m(1,0)和m(0,1)已经初始化

// 计算第0行和第0列的点积（即对角线上的元素）
float pointProduct = m(0, 0) * m(0, 1);

// 如果你想计算整个矩阵的点积，需遍历每个元素
std::vector<float> pointProducts;
for (int i = 0; i < m.rows(); ++i)
    for (int j = 0; j < m.cols(); ++j)
        pointProducts.push_back(m(i, j) * m(j, i));

而对于随机生成的RowVector4i（假设是4维向量）：

Eigen::RowVector4i v = Eigen::RowVector4i::Random();
int maxElementIndex = v.maxCoeff(&i); // 获取最大元素的索引

// 计算点积（在这种情况下，就是最大元素的值）
float pointProduct = v.coeff(i) * v.coeff(i); // 因为RowVector4i是自内积，所以点积等于元素的平方

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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`。