Question

我正在阅读本征文档，并发现了一个关于优化的小讨论。讨论位于文档页面http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixArithmetic.html

的标题“

    adapter.notifyDataSetChanged();
    for(int i = 0;i<adapter.getCount();i++){
      try{
        tablayout.getTabAt(i).setText(adapter.getPageTitle(i));
      }
      catch(IndexOutOfBoundException e){
        tablayout.addTab(tablayout.newTab().setText(adapter.getPageTitle(i));
      }
    }

”下

它给出了一个例子

A note about expression templates

最后它说

因此，您不应该害怕使用具有Eigen的相对较大的算术表达式：它只会为Eigen提供更多优化机会。

我不明白它如何进行优化以及它如何为优化提供更多机会？解释会很好。

Answer 1

根据您引用的页面和Writing efficient matrix product expressions页面，如果您可以选择：

<强> MethodOne

VectorXf a(50), b(50), c(50), d(50);
...
a = 3*b + 4*c + 5*d;

<强> MethodTwo

VectorXf a(50), b(50), c(50), d(50);
...
a = 3*b + 4*c;
a += 5*d;

你应该更喜欢MethodOne。

因此，允许软件优化通过向量获得迭代

Eigen将它编译为只有一个for循环，因此数组只遍历一次。

此外，通过.noalias()调用可以获得更多优化空间，并将表达式简化为单个评估（如果可能，存在限制）：

使用.noalias（）告诉Eigen结果，右手边不要别名。否则，产品m2 * m3被评估为临时产品。

特征：乘法和加法的简单优化

1 个答案: