采用 VectorXf 并可以修改其值的函数

我想了解如何操纵特征向量/矩阵。我想实现一个最小二乘高斯牛顿算法（这就是我学习使用 Eigen 库的原因）。我有一个 1x6 参数向量，需要每次迭代更新。现在，我只想弄清楚函数如何将向量作为参数并更改其值......

Eigen::VectorXf betas = Eigen::VectorXf::Zero(6);

void SomeFunc(const Eigen::VectorXf& v){  // as per the Eigen guide, one must pass as const
    v(0) = 5;  // error: expression must be a modifiable lvalue
    return;
}

int main()
{
    betas(5) = 5.f;  // works
    SomeFunc(&betas);
    std::cout << "Hello World" << std::endl;
    std::cout << betas(0) << "\t" << betas(5) << std::endl;
}

我的问题是：如何使函数接受向量并修改其值？

Edit: 本征指南

正如文档所说：

采用可写（非常量）参数的函数必须采用 const 引用并放弃函数体内的常量性。

如何使函数接受向量并修改其值？

您可以使用const_cast如下所示：

Eigen::VectorXf betas = Eigen::VectorXf::Zero(6);

void SomeFunc(const Eigen::VectorXf& v){  // as per the Eigen guide, one must pass as const
    const_cast<Eigen::VectorXf&>(v)(0) = 5;//cons_cast used here
    return;
}

int main()
{
    betas(5) = 5.f;  // works
    SomeFunc(betas);
    std::cout << "Hello World" << std::endl;
    std::cout << betas(0) << "\t" << betas(5) << std::endl;
}