Eigen稀疏LU解算器返回值

我在下面的一段代碼中遇到問題，經過一些研究，我在單獨的一行中單獨列出了問題，但不知道現在如何解決該問題。Eigen稀疏LU解算器返回值

typedef double ComplexType; 

typedef std::complex<ComplexType> Complex; 

typedef Eigen::SparseMatrix<Complex, Eigen::ColMajor, long long> SparseMatrixT; 

typedef Eigen::SparseVector<Complex, Eigen::ColMajor, long long> SparseVectorC; 

typedef Eigen::SparseLU<SparseMatrixT, Eigen::COLAMDOrdering< long long>> SolverT; 


SparseVectorC Solve(const Eigen::Ref<const SparseVectorC>& Rhs) 
{ 
    auto _Result = m_LU.solve(Rhs); //SolverT m_LU; defined and "prepared" elsewhere 

    SparseVectorC Result = _Result; // cause error C2512 

    return Result; 
}

錯誤顯示

\固有\ SRC \芯\ solve.h（125）：錯誤C2512：「本徵::內部::評價者<徵::斯帕塞夫克託<複雜， 0，長長>>'：無

適當的默認構造函數我怎樣才能得到的結果稀疏，密集向量（因爲它不應該是不同於在RHS稀疏）。矩陣大小（可能）很大，所以額外的副本會令人不快。
變量_Result顯然是稀疏的，但是對稀疏或密集向量（使用可用的方法toDense（）可能會生成副本）都無效（無論是否投射）。

來源

2016-11-05 Michael Medvinsky

儘管SparseLU::solve接受稀疏矩陣作爲rhs，但沒有特殊的路徑，因爲正如你也注意到的，在大多數情況下，結果是無論如何都要定義的。所以在內部，如果rhs是一個稀疏矩陣，那麼在實際求解之前它會內部轉換爲密集向量。數字零點然後被丟棄以輸出一個稀疏矩陣。所以在你的情況下，最好將Rhs複製到VectorXcd，並讓Solve也返回緻密VectorXcd。

要回答的編譯錯誤，那就是在本徵的問題（編輯：固定在變更80c2b4346260）。如果您仍想堅持使用稀疏的rhs和結果，那麼您可以通過將Ref<const SparseVectorC>替換爲Ref<const SparseMatrixT>來解決此問題。與使用SparseVectorC相比，不會有任何開銷。

來源

2016-11-05 21:50:11 ggael

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