对于最小二乘解，用相同的A求解许多Ax = b的选择方法

Question

我有N = 1e5个向量b _n 和一个矩阵A。

我想求解Ax _n = b _n 的最小二乘解法。

每个系统都未完全确定。

Eigen提供3种方法（documentation）：

• SVD
• QR（Householder，列透视，全透视）
• 正态方程和LDLT

我认为我只能进行一次分解，并用相同的分解来解决每个x。

但是，如果我不计算分解时间，那三者中哪一个最快？

如果不计算QR分解的时间，QR的三个变体求解最小二乘解的速度是否相同？

谢谢。