Eigen SparseLU 分解问题

Question

我正在使用 Eigen 库，但以下代码无法编译：

Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor> test(100, 100);
Eigen::SparseLU<Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor>, Eigen::COLAMDOrdering<Eigen::DenseIndex>> test_slv;
test_slv.analyzePattern(test);
test_slv.factorize(test);

我得到以下输出：

c:\users\user\source\repos\cartel\cartel\include\eigen\src\core\solvetriangular.h(247): 错误 C2280: 'Eigen::Block &Eigen::Block::operator =(const Eigen::Block &)': 试图引用已删除的函数和 [ 派生=本征::矩阵 ] c:\users\user\source\repos\cartel\cartel\include\eigen\src\core\block.h(143): 注意：编译器在这里生成了 'Eigen::Block::operator =' 和 [ 派生=本征::矩阵 ] c:\users\user\source\repos\cartel\cartel\include\eigen\src\core\block.h(143): 注意：'Eigen::Block &Eigen::Block::operator =(const Eigen::Block &)'：函数被隐式删除，因为基数 class 调用已删除或不可访问的函数 'Eigen::BlockImpl::StorageKind> &Eigen::BlockImpl::StorageKind>::operator =(const Eigen::BlockImpl::StorageKind> &)' 和 [ 派生=本征::矩阵 ] 和 [ XprType=本征::矩阵，派生=本征::矩阵 ]

Answer 1

Eigen::COLAMDOrdering 需要与 SparseMatrix 具有相同的索引类型。尝试 Eigen::COLAMDOrdering<int> 或 Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::ColMajor, Eigen::DenseIndex>.

如果您 typedef 编辑了稀疏矩阵类型，则可以使用 Eigen::COLAMDOrdering<SparseType::StorageIndex>（如果 SparseType 取决于模板参数：typename SparseType::StorageIndex）。

Eigen SparseLU 分解问题

Eigen SparseLU factorize issue

c++

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