在Eigen中乘以X * X.transpose（）的最快方法？

Question

我想要自我转置的多个矩阵。矩阵的大小约为X [8,100]。

现在看起来＆＃34; MatrixXf h = X * X.transpose（）＆＃34;

a）是否可以使用明确的事实使用更快的乘法：

1. 结果矩阵是对称的
2. X矩阵使用相同的数据，可以使用自定义程序进行乘法。 ？

b）另外我可以生成X矩阵作为转置并使用X.transpose（）* X，我应该更喜欢我的尺寸？

c）有关此类矩阵更快倍增的任何提示。

感谢。

Answer 1

（a）你的矩阵太小而无法利用结果的对称性，因为如果这样做，那么你将失去矢量化。所以你无能为力。

（b）对于该示例，默认列存储应该没问题。

（c）确保在优化ON的情况下进行编译，启用了SSE2（这是64位系统的默认设置），对于这样的大小，devel分支至少快两倍，并且您可以通过启用获得额外的加速AVX。