Eigen中的迭代求解器在每次迭代中分配內存嗎？

Question

我感興趣的是使用特徵來求解稀疏矩陣方程。迭代求解器需要在每次迭代期間用中間值更新的許多「劃痕」向量。據我所知，當使用迭代求解器如共軛梯度法時，這些向量通常在開始迭代之前分配一次，然後在每次迭代時重複使用以避免頻繁重新分配。就我看到的ConjugateGradient類而言，Eigen可以在每次迭代時重新分配內存。能否熟悉Eigen的人告訴我，我的理解是否正確？看起來有可能在分配過程中出現了某種聰明的節省內存的方案，其結果是內存每次都不會實際重新分配，但是我挖了下來，找不到這樣的東西。或者，如果Eigen確實在每次通過循環時都重新分配內存，那麼與進行實際計算所需的時間相比，這是否是一種無關緊要的負擔？

Answer 1

你在哪裏看到重新分配？正如您在源code中看到的那樣，四個幫手向量residual,p,z和tmp在while循環之外（即迭代發生之前）被聲明和分配。此外，記得徵是一個表達式模板庫，這樣一行代碼：

x += alpha * p; 

並注意創建任何暫時的。總之，不，Eigen的CG實現不會在迭代中執行任何（重新）分配。