固有値：乗算と加算による簡単な最適化

Question

固有のドキュメントを読んでいて、最適化に関する小さな議論がありました。議論は、それは例を示しますhttp://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMatrixArithmetic.html

ドキュメントのこのページでタイトル「A note about expression templates」の下にある

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

と終わりにそれは、あなたが恐れてはならない

このように述べていますEigenで比較的大きな算術式を使用すると、Eigenに最適化の機会が増えます。

私はそれがどのように最適化を行い、どのように最適化の機会を提供するのか理解できません。説明がうまくいくでしょう。あなたがの選択肢を持っている場合は、引用されているページとWriting efficient matrix product expressionsページによると、ポイントは、ある

Answer 1

：

MethodOne

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

MethodTwo

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

あなたはMethodOneを好むべきです。

したがって、ソフトウェアの最適化は、あなたのベクトルを通じて反復を獲得することができ

配列は一度だけ横断されるように固有値は、ただ一つのループのためにそれをコンパイルします。

も、最適化のためのより多くの部屋が.noalias()コールを通じて利用可能で、これは単一の評価（可能ならば、制限が存在する）に式を簡素化：

使用.noalias（）アイゲンを指示します結果と右辺はエイリアスではありません。それ以外の場合、製品m2 * m3は一時的に評価されます。