Question

自Eigen 3.2起，DynamicSparseMatrix已被弃用，并且存在可以压缩或非压缩的单个结构SparseMatrix。单独结构的巨大好处是能够控制压缩阶段。现在，每次操作非压缩SparseMatrix时，它都会自动压缩。

对于我们的应用程序，这是一个问题，因为它会大大减慢我们矩阵的频繁重新初始化。通常，我们解决非线性方程，我们需要经常更新稀疏矩阵A.我们过去使用旧DynamicSparseMatrix格式执行此操作，并且运行时性能良好：

main {
   SparseMatrix<double> A;
   Loop {
     A=SomeClass.getUpdatedA();
     ....
   }
}

class SomeClass {
public:
  DynamicSparseMatrix<double>& getUpdatedA() { 
    A = Alinear;
    // Add nonlinear contributions calling  
    loop {
      A.coeffRef(row,col) += someNonLinearContribution;
    }
  }  
private:
  // A and A linear are preallocated with enough space to store all our contributions
  DynamicSparseMatrix<double> A, AlinearPart;
}

使用新版本（将DynamicSparseMatrix替换为SparseMatrix），当您调用getUpdatedA（）时，A会在第一行之后被压缩。一旦压缩，非线性贡献的增加变得缓慢，因为我们每次都需要重新分配所有内容。

我们过去常常提交a bug in Eigen-related forum，我们已收到ggael的以下回答：

您仍然可以使用<unsupported/Eigen/SparseExtra>中的DynamicSparseMatrix。但是，它没有得到官方支持。为了更清洁的解决方案，我需要更多细节：
- A的结构是否会发生变化？还是修好了？ - 如果它改变了，是否是由于A_linear的结构？或者由于额外的系数？或两者兼而有之？ - A_linear的结构是否会发生变化？

以下是答案：
- A和A_linear的结构是固定的。我们需要一个稀疏矩阵的常数模式，因此如果需要保留结构，我们在稀疏矩阵中标记零项。
- A和Alinear有不同的结构。

最新版本的Eigen是否为此问题引入了官方支持的解决方案？

Answer 1

一个简单的解决方法是将Alinear存储为额外的显式零，以使其与A的结构匹配。此解决方案甚至应该比基于DynamicSparseMatrix的当前解决方案更快，因为在调用coeffRef()期间不会发生内存复制：其他条目已经存在于正确的位置。

如何使SparseMatrix保持未压缩状态？

1 个答案: