C++11 分解特征值3个临时值以提高计算速度

我很抱歉提出一个关于优化计算的特征3’方案的一般性问题。假设我们有两个特征3矩阵，M和N。假设我们需要计算以下各项：

Eigen::Matrix<double, 3,3> M;
Eigen::Matrix<double, 3,3> N;

// here is the computation:
Eigen::Matrix<double, 3,3> D = Eigen::Matrix<double, 3,3>::Identity() + M;
Eigen::Matrix<double, 3,3> R = D * N * D.transpose();

Eigen:：矩阵M；
本征矩阵N；
//计算如下：
特征：：矩阵D=特征：：矩阵：：恒等式（）+M；
特征：：矩阵R=D*N*D.转置（）；

我想知道的是：有没有办法避免将表达式I+M复制到一个完整的矩阵中（因此是一个副本），而是在这样一个表达式中使用惰性求值方案。希望用C++11编写类似这样的代码是可行的：

auto D = Eigen::Matrix<double, 3,3>::Identity() + M;
Eigen::Matrix<double, 3,3> R = D * N * D.transpose();

auto D=Eigen:：Matrix:：Identity（）+M；
特征：：矩阵R=D*N*D.转置（）；

通常情况下，D在本例中是一个复合（可能很复杂）模板lazy eval。类型，所以这通常可以解决问题。如果不是，你能纠正我吗

按照相同的想法顺序，我想对以下方面做同样的事情：

auto E = <undisclosed_type coma initializer>(
                M,
                Eigen::Matrix<double, 3,3>::Zero());
Eigen::Matrix<double, 6,6> R = E * N * E.transpose();

auto E=(
M
特征：：矩阵：：零（）；
本征：：矩阵R=E*N*E.转置（）；

但我不知道如何执行这样的优化。因此，如果有一种方法可以在评估过程中根据指令数优化这一点，这将对我有所帮助

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提前感谢您的帮助。

这对于逗号初始值设定项是不可能的，尽管有一个建议：。然而，即使有这样一个补丁使逗号初始值设定项成为一个真正的表达式，我们也需要更多的代码来提高示例的效率。同时，最好自己写下：

R.topLeftCorner<3,3>() = M * N * M.transpose();

R.topLeftCorner（）=M*N*M.transpose（）；

关于第一个示例，使用

auto

可以完成这项工作，但速度会慢一些，因为出于效率原因，子表达式

I+M

将在临时时间内进行计算