问题描述
简短问题：
如何在 Eigen 中加速 ~/.bash_login：
- t 和 k 是大小为 12 的密集矩阵，
- t 和 k 是大小 >100000 的稀疏矩阵。
长问题：
我正在编写一个基于 Eigen 库的 FEM 求解器。在分析代码时，似乎大部分时间都花在了单一类型的乘法上 - k = t.transpose() * k * t。
有两种情况，当我必须执行这样的计算时。第一个是评估梁单元的刚度矩阵。在这种情况下，矩阵小而密集。 t为旋转矩阵，k为单元刚度矩阵，正在转换为全局坐标系。
第二种情况是使用主从消除应用多点约束 (MPC) 时。在那一刻，操作是在全局组装刚度矩阵上执行的，该矩阵既稀疏又非常非常大。 t 是变换矩阵，它改变了 k 的几行和几列。
有什么办法可以加速这个计算吗？
解决方法
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