C++ 使用两倍于预期内存的用户定义本征函数

我已经定义了以下函数（MWE）

（注意，该公式是对该公式的改编：，以及）

#包括
#包括
#包括
#包括
使用MyMatrix=Eigen:：MatrixXd；
使用MyMatrix1D=Eigen:：VectorXd；
//计算e^（标度*| | | x-y | | | | | u 2^2），其中| | x-y | |是欧氏距离
MyMatrix获取内核矩阵（常数特征：：Ref x，常数特征：：Ref y）
{
常数双刻度=0.017；
常量MyMatrix1D XX=x.array（）.square（）.rowwise（）.sum（）.matrix（）；
常量MyMatrix1D YY=y.array（）.square（）.rowwise（）.sum（）.matrix（）；
返回（；
}
int main（int argc，字符**argv）{
常数int num_x=2500；
常数int num_y=2500；
常量MyMatrix X=MyMatrix:：Random（num_X，2）；
常量MyMatrix Y=MyMatrix:：Random（num_Y，2）；
const auto t_b_gen=std:：chrono:：high_resolution_clock:：now（）；
常量MyMatrix k_xp_x（std:：move（get_kernel_matrix（x，Y））；
const auto t_a_gen=std:：chrono:：high_resolution_clock:：now（）；
long t_gen=std:：chrono:：duration_cast（t_a_gen-t_b_gen）.count（）；
std:：cout这是因为默认情况下，矩阵乘积
x*y.transpose（）
在一个临时表达式中求值，以提高其效率。您仍然可以通过拆分最后一个表达式来重用此临时表达式，如下所示：

MyMatrix tmp = -2*x*y.transpose();
tmp = ((((tmp).colwise() + XX).rowwise() + YY.transpose()).array() * scale).exp();
return tmp;

请注意，此处既不需要
.matrix（）
，也不需要
std:：move
。
挑剔之处：从函数调用移动到
get\u kernel\u matrix（）
）没有必要，因为该表达式已经是prvalue。删除显式移动可能不会修复它，但至少不会增加内存消耗。初始化
k_xp_x
也很有趣，只需执行
const auto k_xp_x=get_kernel_matrix（）；
。甚至是
const auto&
。基本上首先让编译器完成它的工作，并且仅当它在没有约束的情况下工作时才对其进行约束。在返回表达式的末尾是否需要
.matrix（）
？
MyMatrix tmp = -2*x*y.transpose();
tmp = ((((tmp).colwise() + XX).rowwise() + YY.transpose()).array() * scale).exp();
return tmp;