Sを対称nxn行列、Aをamxn行列とします。
与えられた：B = A * S * A_transpose（ここで、「*」は行列積演算を表します）
Bも対称行列になります。
tuxfamily Eigenライブラリバージョン3を使用して、この計算を実装するためのクリーンで効率的な方法は何ですか？（効率的とは、対称性によってBの要素が不要になる場合、Bの要素の重複計算が実行されないことを意味します。）
SelfAdjointViewを利用すると思いますが、高低を検索しましたが、このきれいな例は見つかりませんでした。
アプリケーションはカルマンフィルターであり、（対称）共分散行列を含む操作に大きく依存しているため、実装/設計が正しいことを確認したいと思います。
ありがとうございました！
これは非常に単純なはずです。あなた自身が言うように、あなたはあなたの行列がSelfAdjointViewを通して対称行列であるという事実をEigenに認識させることができます。結果を保存するために使用できるTriangularViewという別のビューもあります。TriangularViewに割り当てる場合のリファレンスによると、rhsの関連部分のみが評価されます。それで
B.triangularView<Upper>() = A * S.selfadjointView<Upper>() * A.transpose();
結果はBの上三角に保存されます。その後B.selfadjointView<Upper>、他の計算で使用できます。これが必要な操作の観点から最適であるかどうかはわかりません。検証するためにベンチマークを実行する可能性があります。