使用特征矩阵构建 3D 结构的最有效选项

Question

我的代码需要一个 3D 矩阵/数组结构，现在我的矩阵和向量都依赖于 Eigen。

现在我正在使用new以下方法创建 3D 结构：

MatrixXd* cube= new MatrixXd[60];
for (int i; i<60; i++) cube[i]=MatrixXd(60,60);

和访问值：

double val;
MatrixXd pos;
for (int i; i<60; i++){
    pos=cube[i];
    for (int j; j<60; j++){
        for (int k; k<60; k++){
            val=pos(j,k);
            //...
        }
    }
}

但是，现在这部分代码的速度非常慢，这让我相信这可能不是最有效的方法。有没有其他选择？

Answer 1

虽然它不可用，但当提出问题时，Eigen 已经提供了一段时间的 Tensor 模块。它仍处于“不受支持”的阶段（意味着 API 可能会发生变化），但基本功能应该基本稳定。文档分散在此处和此处。

Answer 2

另一种方法是创建一个非常大的内存块，并从中映射特征矩阵：

double* data = new double(60*60 * 60*60*60);

Map<MatrixXd> Mijk(data+60*(60*(60*k)+j)+i), 60, 60);

在此阶段，您可以像 MatrixXd 对象一样使用 Mijk。但是，由于这不是 MatrixXd 类型，因此如果您想将其传递给函数，您的函数必须：

• 具有以下形式foo(Map<MatrixXd> mat)
• 是一个模板函数：template<typename Der> void foo(const MatrixBase<Der>& mat)
• 获取一个Ref<MatrixXd>可以处理Map<>和Matrix<>对象的对象，而不是模板函数并且没有副本。（文档）