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我正在研究矩阵乘法，我想在单行提升矩阵上使用迭代器？这可以做到吗？

目前，我必须得到一个迭代器并推进它。似乎 CPU 工作过多/未优化...

我试图通过在我的 .h 文件中定义向量来初始化/赋值给 ublas 向量：

然后在我的 .cpp 文件中：

代码编译得很好，但是当我运行它时，我的 .cpp 文件中的最后一行给出了错误。我可能缺少一些非常简单的东西，但我不知道是什么......

提前谢谢了！:)

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

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）。

我正在寻找一种从 boost::ublas 中给定的 1xm 向量定义 nxm 矩阵的方法。我尝试以下代码

但这只会将向量复制到矩阵的第一行。我想要的是将 v 复制到行，以便 M 的每一行与 v 相同。所以除了循环每一行并运行复制 10 次之外，还有更好的方法吗？谢谢。

我已经实现了一个矩阵乘法boost::numeric::ublas::matrix（请参阅我的完整工作增强代码）

另一个使用标准算法（参见完整的标准代码）：

这就是我测试速度的方式：

两个程序都读取包含两个 2000 x 2000 矩阵的硬编码文本文件。这两个程序都是用这些标志编译的：

我的实现用了15 秒，而提升实现用了4 多分钟！

编辑：编译后

ikj 算法得到28.19 秒，Boost 得到60.99 秒。所以Boost仍然相当慢。

为什么 boost 比我的实现慢得多？

我正在查看以下答案之一： 填充 boost 向量或矩阵 ，但我认为我是 boost（和 xcode，就此而言）的新手，并且正试图将我的头绕在 boost zero_vector 周围。

我尝试了一个简单的程序，我认为它与其中一个答案大致相同：

它可以编译，但是当它运行时，我得到一个运行时错误（用“/PATH/TO”代替真实路径）。

在这里，我只是使用一个 main.cpp 作为测试区域。在我的真实程序中，我将声明拆分为一个 .h 文件，并将我的初始化放在我的对象的一个​​ .cpp 文件中。但是上面的代码和我的真实程序一样失败。（即为什么我将声明和初始化分为两个步骤）

另外，我知道调整大小已经初始化为零。也许我会做一个 scalar_vector 代替，或者我可能需要稍后重置数组或其他东西。我只是想隔离正在破坏的代码。

即，两者之间有什么区别

和

?

我问是因为我正在研究一些似乎同时使用两种形式的代码（一种与另一种没有明显的押韵/原因），但我看不出两者之间有任何区别......只是想检查一下确保我没有遗漏任何东西。

我正在尝试将包含矩阵数据的文件读入提升矩阵。"" 已经应该对这类事情有运算符重载，我可以让它写入标准流（cout）。我不知道走另一条路有什么问题。我对 C++ 相当陌生，所以我猜我对文件流做出了不正确的假设，但这似乎是有道理的。这是我要访问的网页：

http://www.boost.org/doc/libs/1_51_0/boost/numeric/ublas/io.hpp

http://www.cplusplus.com/reference/iostream/ifstream/ifstream/

这是我的代码：

这是我的文件的样子：

我正在使用 Boost 来做一些矩阵代数。我试图了解这种优化是否有任何作用。原来的：

优化：

基本上，我假设使用指针作为参数和返回类型会阻止复制大对象。阅读完源代码后，我想知道 Boost ublas 是否基本上可以解决这个问题。似乎您总是在处理 Boost 代码中的引用。

我ublas::matrix想像这样（或类似的东西）在与 Matlab 相同的一行中插入数据：