我对下面的代码有问题，经过一些研究我在单独的一行中挑出了这个问题，但现在不确定如何解决它。
typedef double ComplexType;
typedef std::complex<ComplexType> Complex;
typedef Eigen::SparseMatrix<Complex, Eigen::ColMajor, long long> SparseMatrixT;
typedef Eigen::SparseVector<Complex, Eigen::ColMajor, long long> SparseVectorC;
typedef Eigen::SparseLU<SparseMatrixT, Eigen::COLAMDOrdering< long long>> SolverT;
SparseVectorC Solve(const Eigen::Ref<const SparseVectorC>& Rhs)
{
auto _Result = m_LU.solve(Rhs); //SolverT m_LU; defined and "prepared" elsewhere
SparseVectorC Result = _Result; // cause error C2512
return Result;
}
错误显示
\eigen\src\core\solve.h(125): error C2512: 'Eigen::internal::evaluator< Eigen::SparseVector< Complex,0, long long > >': no appropriate default constructor available
我怎样才能在稀疏或密集 vector 中得到结果(因为它不像 Rhs 那样应该是稀疏的)。矩阵大小(可能)很大，因此额外的拷贝会令人不快。
变量 _Result 显然是稀疏的，但是对 Sparse 或 Dense vector 的赋值(有或没有强制转换)(使用可用方法 toDense() 可能是复制)都不起作用。
最佳答案
尽管SparseLU::solve接受稀疏矩阵作为 rhs，它们没有特殊路径，因为正如您也注意到的那样，在大多数情况下，结果无论如何都是定义的。所以在内部，如果 rhs 是稀疏矩阵，它会在实际求解之前在内部转换为密集 vector 。然后删除数字零以输出稀疏矩阵。所以在你的情况下，最好复制 Rhs到 VectorXcd让Solve返回一个密集的 VectorXcd也是。
要回答编译错误，这是 Eigen 中的一个问题(编辑:已在变更集 80c2b4346260 中修复)。如果您仍然想坚持使用稀疏的 rhs 和结果，那么您可以通过替换 Ref<const SparseVectorC> 来解决问题与 Ref<const SparseMatrixT> .与使用 SparseVectorC 相比不会有任何开销.
关于c++ - Eigen Sparse LU 求解器返回值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40434976/