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我发现 boost::ublas 不能很好地支持逐元素操作和按顺序操作（但效率相当高:)）我正在尝试

D = A^2 .* B^3 .* C

其中 A、B、C 都是相同大小的方阵，运算符“.*”表示逐元素运算，^ 是矩阵的幂。使用 boost:ublas，我写了

for (int n=0; n<300; n++)
{
  for (int k=0; k<300; k++)
  {
    D(n, k) = pow(abs(A(n, k)), 2)*pow(abs(B(n, k)), 3)*C(n, k);
  }
}

在我的程序中，我有许多类似上面显示的后续操作，无论如何我可以获得相同的结果，但使用一行代码而不是循环？

另外，我观察到为矩阵或向量的所有元素分配一个常数似乎是无效的

boost::numeric::ublas::vector v(100); v = 0.2；

相反，我必须使用循环再次进行分配，有更好的方法来保存一些代码吗？我的算法真的很长，并且有很多像上面提到的那样繁琐的操作。我尝试了另一个数值库 Armadillo，它提供了一种简化操作的好方法，但它目前不假设稀疏矩阵（它将花费大约 10 次运行我的代码）。

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您可以很容易地将常量分配给向量或矩阵：

vector<double> v = scalar_vector<double>(100, 0.2);

常规向量（但不是 c_vector 或 bounded_vector）甚至有一个构造函数：

vector<double> v(100, 0.2);

至于元素操作，您也可以轻松定义自己的，它只是样板代码，例如绝对权力:)：

namespace boost { namespace numeric { namespace ublas {
template<class M, class P>
struct scalar_power:
    public scalar_binary_functor<M, P> {
    typedef typename scalar_binary_functor<M, P>::argument1_type argument1_type;
    typedef typename scalar_binary_functor<M, P>::argument2_type argument2_type;
    typedef typename scalar_binary_functor<M, P>::result_type result_type;

    static BOOST_UBLAS_INLINE
    result_type apply (argument1_type t1, argument2_type t2) {
        return pow(abs(t1), t2);
    }
};

template<class M, class P>
BOOST_UBLAS_INLINE
typename enable_if< is_convertible<P, typename M::value_type>,
typename matrix_binary_scalar2_traits<M, const P, scalar_power<typename M::value_type, P> >::result_type
>::type
operator ^ (const matrix_expression<M> &m,
            const P &p) {
    typedef typename matrix_binary_scalar2_traits<M, const P, scalar_power<typename M::value_type, P> >::expression_type expression_type;
    return expression_type (m(), p);
}
}}}

在此之后，您的表达式变为：

D = element_prod(A^2, element_prod(B^3, C));
于 2012-06-22T13:14:22.143 回答