本征动态大小矩阵的 C++ 数组

C++ array of Eigen dynamically sized matrix

在我的应用程序中，我有一个一维网格，每个网格点都有一个矩阵（大小相等且为二次矩阵）。对于每个矩阵，必须执行特定的更新过程。目前，我定义了一个类型

typedef Eigen::Matrix<double, N, N> my_matrix_t;

并使用

为所有网格点分配矩阵 
my_matrix_t *matrices = new my_matrix_t[num_gridpoints];

现在我想解决大小仅在 运行 时间已知（但仍然是二次方）的矩阵，即 

typedef Eigen::Matrix<double, Dynamic, Dynamic> my_matrix_t;

分配过程保持不变，代码似乎有效。但是，我假设数组 "matrices" 只包含指向每个单独矩阵存储的指针，并且整体性能会降低，因为在对每个矩阵执行操作之前必须从随机位置收集内存。

Q0：连续内存？

假设正确吗

  1. new[]只会存储指针，矩阵数据存储在head的任意位置？
  2. 对于此类问题有一个连续的内存区域是有益的吗？

Q1：新[]还是std::vector？

评论中建议使用 std::vector。这有什么区别吗？ Advantages/drawbacks 两种解决方案？

问题 2：重载 new[]?

我认为通过在 Eigen::Matrix class（或其基数之一）中重载 operator new[] 可以实现这样的分配。这是个好主意吗？

Q3：替代方法？

作为替代方案，我可以考虑使用大 Eigen::Matrix。任何人都可以在这里分享他们的经验吗？您对我还有其他建议吗？

让我们根据对问题的评论和邮件列表 post here 总结一下我们目前的情况。我想鼓励大家编辑和添加东西。

Q0：连续内存区域。

  1. 是的，只存储指针（独立于使用 new[] 或 std::vector）。
  2. 通常，在 HPC 应用程序中，连续内存访问是有益的。

Q1：基本机制是一样的

但是，std::vector 提供了更多的舒适感并减轻了开发人员的工作量。后者还减少了错误和内存泄漏。

Q2：使用std::vector.

不推荐重载 new[]，因为很难做到正确。例如，对齐问题可能导致不同机器上的错误。为了保证在所有机器上的正确行为，使用

std::vector<my_matrix_t, Eigen::aligned_allocator<my_matrix_t>> storage;

解释为 here。

Q3：对完整的网格使用大的特征矩阵。

或者，让 Eigen 库直接使用其数据结构进行完整分配。这保证了对齐和连续内存区域等问题得到正确解决。矩阵

Eigen::Matrix<double, Dynamic, Dynamic> storage(N, num_grid_points * N);

包含完整网格的所有矩阵，可以使用

寻址 
/* i + 1 'th matrix for i in [0, num_gridpoints - 1] */
auto matrix = storage.block(0, i * N, N, N);