eigen库大型稀疏矩阵乘常数如何用neon优化，可以写一段示例吗？稀疏矩阵为double类型，常数为float类型

使用NEON优化稀疏矩阵乘常数可以提高计算速度，同时减少功耗。以下是一个示例代码，其中我们使用了Eigen库和NEON指令集。

#include <Eigen/Sparse>
#include <arm_neon.h>

void sparse_multiply_neon(Eigen::SparseMatrix<double>& sparse, float constant, Eigen::VectorXd& result)
{
    const int rows = sparse.rows();
    const int cols = sparse.cols();

    // Allocate memory for the result vector
    result.resize(cols);

    // Get the inner pointer and index pointer of the sparse matrix
    const double* inner_ptr = sparse.valuePtr();
    const int* index_ptr = sparse.innerIndexPtr();

    // Loop through the rows of the sparse matrix
    for (int i = 0; i < rows; i++)
    {
        // Get the number of non-zero elements in the current row
        const int nnz = sparse.innerNonZeroPtr()[i+1] - sparse.innerNonZeroPtr()[i];

        // Loop through the non-zero elements in the current row
        for (int j = 0; j < nnz; j++)
        {
            // Get the index and value of the current element
            const int index = index_ptr[j];
            const double value = inner_ptr[j];

            // Calculate the dot product of the current row and the constant
            float32x4_t constant_vec = vdupq_n_f32(constant);
            float32x4_t* row_ptr = (float32x4_t*) &result.coeffRef(index);
            float32x4_t* value_ptr = (float32x4_t*) &value;
            *row_ptr = vmlaq_f32(*row_ptr, *value_ptr, constant_vec);
        }

        // Move the inner pointer and index pointer to the next row
        inner_ptr += nnz;
        index_ptr += nnz;
    }
}

在上述代码中，我们首先获取稀疏矩阵的行数和列数，并分配结果向量的内存空间。接着，我们获取稀疏矩阵的内部指针和索引指针，并循环遍历稀疏矩阵的每一行。对于每一行，我们获取该行非零元素的数量，并循环遍历非零元素。我们使用NEON指令集中的vmlaq_f32函数，将常数和当前元素的乘积加到结果向量的对应位置上。最后，我们移动内部指针和索引指针到下一行，并重复以上步骤，直到遍历完整个稀疏矩阵。

需要注意的是，上述代码中使用了NEON指令集中的浮点运算指令，因此需要确保编译器支持NEON指令集，并开启对应的编译选项。