在赋值

Question

我有以下代码通过删除最后一行来缩小Eigen MatrixXd。无论如何，这似乎破坏了矩阵。 valgrind对该代码也非常沮丧。执行该任务的正确方法是什么？

#include <Eigen/Core>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::MatrixXd A(3, 4);
    for (int i = 0; i < 3; i++)
        for (int j = 0; j < 4; j++)
            A(i, j) = i * j + i + j + 5;
    std::cout << "A = \n" << A << std::endl;

    A = A.block(0, 0, 2, 4);

    std::cout << "A = \n" << A << std::endl;
    return 0;
}

此代码在我的机器上产生以下输出（注5成为0）

A = 
 5  6  7  8
 6  8 10 12
 7 10 13 16
A = 
 0  6  7  8
 6  8 10 12

Answer 1

Eigen::Block<...>（block()成员函数返回）不会复制所涉及的值，而是作为对矩阵的一部分的引用。你可以用

看到这个

A.block(0, 0, 2, 4) *= 2; // this will change A

因此，Eigen::Block对象只有在基础矩阵不重新定位其值时才会保持有效，如果您为其分配具有不同几何的内容（例如A.block(0, 0, 2, 4) ）。一旦底层矩阵释放了它的预分配内存，使用Block对象构成了free-after-free并导致未定义的行为，当然，赋值运算符将尝试从当时不存在的内容中读取值Block。

正如您在此期间发现的那样，您可以使用

A.conservativeResize(2, 4);

针对您的特定情况，因为您想要向左上角缩小。对于一般情况，您可以使用（例如）

A = A.block(1, 1, 2, 3).eval();

.eval()强制立即执行而不是延迟评估，在这种情况下，这实际上意味着创建块的临时副本，然后将其分配给矩阵。关于所有这些的更多细节可以在Eigen文档中找到here。