C++ 特征只读稀疏块子表达式？怎么写？-解网

问：

我想使用 Eigen 的块表达式从四个不同的矩阵创建一个大矩阵。

但是，在左上角添加第一个矩阵会导致错误：

error: static assertion failed: THIS_SPARSE_BLOCK_SUBEXPRESSION_IS_READ_ONLY
  451 |       EIGEN_STATIC_ASSERT(sizeof(T)==0, THIS_SPARSE_BLOCK_SUBEXPRESSION_IS_READ_ONLY);

我无法找到导致此问题的确切原因。不要将矩阵转换为密集表示，这一点非常重要。这是我的代码：

 Eigen::SparseMatrix<double> top_left = K + Eigen::SparseMatrix<double>(K.transpose());

 Eigen::SparseMatrix<double> block_laplacian_sq;
 block_laplacian_sq.resize(top_left.rows() + C.rows(), top_left.cols() + C.rows());
 block_laplacian_sq.topLeftCorner(top_left.rows(), top_left.cols()) = top_left; 
//                                                       error here^^^

C++ 特征

关于读取访问，稀疏矩阵公开的 API 与密集矩阵相同的 API 来访问子矩阵，例如块、列和行。有关详细介绍，请参阅块操作。但是，出于性能原因，写入次稀疏矩阵要有限得多，并且目前只有列主矩阵（或行主矩阵）的连续列集（或行）是可写的。此外，此信息必须在编译时已知，省略了和等方法。SparseMatrixblock(...)corner*(...)

对于要初始化左上角的特定用例，可以使用以下事实：调整大小后，未初始化的矩阵条目隐式为零。所以这有效：

top_left.conservativeResize(block_laplacian_sq.rows(), top_left.cols());
block_laplacian_sq.leftCols(top_left.cols()) = top_left;

但是，当您想要初始化底行时，这对您没有帮助。假设你想用子矩阵初始化所有 4 个角，我建议构建一个大的三元组向量（请参阅将特征矩阵转换为三元组形式的 C++），然后一次性初始化最终矩阵。

一种可能的替代方法是用完整逐列子矩阵的条目填充行主矩阵。我看不出这会如何更快，但对于您的用例来说，它可能更优雅。

Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor> left(
      block_laplacian_sq.rows(), top_left.cols());
left.topRows(top_left.rows()) = top_left;
left.bottomRows(bottom_left.rows()) = bottom_left;
block_laplacian_sq.leftCols(left.cols()) = left;

（显然，您会尝试重新排列表达式，以避免行优先<>列优先更改）

上一个：C++ 特征值 - 由于“maxCoeff（）”错误而无法运行 SVD

下一个：“std：：size_t huge = static_cast<std：：size_t>（-1）; ：：operator new（huge）;” 在 throw_std_bad_alloc 中解决了什么问题？

C++ 特征只读稀疏块子表达式？怎么写？

C++ Eigen read-only sparse block subexpression? How to write?

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