使用Eigen时，最有效的2d矩阵表示方法是什么？我正在C ++ 11或更高版本中针对涉及矩阵矩阵乘法的HPC应用程序进行此操作。
需要在运行时为不同大小的矩阵确定2d矩阵的大小。因此，不能将其硬编码为全局变量。目前，我正在使用静态分配的int[m][n]作为输入，然后在需要时将其转换为本征矩阵。
这里是我可以想到的潜在选项列表：
1. std::array
2. std::vector
3. statically-allocated array on stack
4. dynamically-allocated array on heap(with new?)
5. use Eigen built-in matrix representation from the beginning(avoid casting back and forth when using option 1- option 4 )
跟进：如果可以将矩阵的大小放入堆栈中怎么办？我正在考虑选项3，因为当需要多个内存分配时，它比选项4更快。
静态分配的数组效果最好，因为内存分配相对昂贵。实际上，如果可以在需要进一步释放和分配的情况下重用它，则可以使用为此目的使用堆分配的数组。
此外，如果要提高内存访问性能，还应该注意CPU缓存。如果您有一个与高速缓存行对齐的矩阵，则将有更多的性能提高机会，这是为了防止写入一个数据变量使高速缓存行无效，该高速缓存行还包含另一个线程使用的另一个变量。
[内存访问模式也应格外小心，例如：根据在程序的各个阶段中如何遍历数据来组织数据，以使引用的位置最大化。
通常，您仍应进行基准测试并将结果与其他方法进行比较。