我正在编写一个用于稀疏矩阵-向量乘法的例程,并希望使用Eigen3库创建一个参考性能基准。我只想对实际的算术进行基准测试,而不需要在结果向量的构造过程中涉及内存分配。如何才能做到这一点?我试图将结果赋给一个预分配的向量,但Eigen::internal::set_is_malloc_allowed显示,尽管我进行了所有的尝试,仍执行了一些内存分配。// Setup multiplicands
const Eigen
这个问题与C++和Eigen有关。 我有一个函数,它计算一些向量作为Eigen::VectorXd,并将它们存储到作为参数传递的向量中。函数的返回值是函数中的迭代次数。下面是函数的伪代码: size_t integrate(Eigen::VectorXd& v) { // do some iterativevNew is generated from the new calculations
v = v