特征：将向量的每个元素与常数进行比较

Question

有没有办法将向量的每个元素与常数进行比较？到目前为止，我正在比较2D矢量eigen :: vector2d与常数double bolerance这样：

    if (x(0) > tolerance && x(1) > tolerance)
    {
     ...
    }

我找到了功能isapprox（），但是它没有用。关于如何做的是更好或推荐的方法吗？

Answer 1

一种方法是使用array vector类的方法。像这样：

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

int main(int argc, char * argv[]) {
    Eigen::Vector2d A{ 7.5, 8.2 };
    std::cout << A << '\n';
    auto res = A.array() >= 8.0;
    std::cout << res << '\n';
    if (res.all()) {
        std::cout << "True" << '\n';
    }
    else {
        std::cout << "False" << '\n';
    }

    A(0) = 10.2;
    auto res2 = A.array() >= 8.0;
    std::cout << res2 << '\n';
    if (res2.all()) {
        std::cout << "True" << '\n';
    }
    else {
        std::cout << "False" << '\n';
    }

    return 0;
}

在这种情况下，res和res2是cashingbinaryop，其中包含a中每个元素的布尔值。使用所有在两者都是true时查找。

Answer 2

我觉得这是一个很好的调用是写一个简单的功能：

bool is_componentwise_greater_than(
    Eigen::Ref<Eigen::VectorXd const> const &vector, double lower_bound) {
  for (auto value : vector) {
    if (value <= lower_bound)
      return false;
  }
  return true;
}

与@matt的解决方案相比，这种方式的缺点是，对于更复杂的用例，使用特征表达式可以更具性能（不知道，如果，如果这适用于这里）。

这种解决方案的（我认为巨大的）优势是，您
可以准确地看到它的用法所做的。

当然，您还可以将Matts解决方案打包到一个恰当地命名的功能中，以获得此优势。另一个优点是，通过我提供的功能，您确切地知道它的作用，而不必怀疑，是否将自动与特征类型一起使用会咬您。我想不会，马特可能确切地知道为什么。但是我（和你？）不这样做，因此不想依靠它。