Appcrash при запуске UmfPackLU & lt; & gt; с собственной библиотекой
Я собираю и пытаюсь запустить UMfPackLU<SparseMatrix<>> рутина из Eigen 3.2.9 а также UMFPACK v4.5 библиотеки с TDM-GCC 5.1.0 на Win64 Платформа. Но я получаю Appcrash с exception code c0000005,
Мне нужно реализовать следующее:
_ _ _ _
A = | P |, B = | R |, where P and Q are sparse and Z is 0 with 3 cols
| Q | | Z |
|_ _| |_ _|
X = A\B;
Что я делаю (только отрывок):
#define num_t double
...
SparseMatrix<num_t,RowMajor> A(P.rows()+Q.rows(), P.cols());
A.topRows(P.rows()) = P;
A.bottomRows(Q.rows()) = Q;
Matrix<num_t, Dynamic, 3> B(P.rows()+Q.rows(), 3);
B.topLeftCorner(P.rows(), 3) = R;
B.bottomLeftCorner(Q.rows(), 3) = S;
UmfPackLU<SparseMatrix<num_t>> solver(A.transpose()*A);
auto AtB = A.transpose()*B;
X.col(0) = solver.solve(AtB.col(0)); // @@@ segmentation error here @@@
X.col(1) = solver.solve(AtB.col(1));
X.col(2) = solver.solve(AtB.col(2));
Обратите внимание SparseMatrix<> в RowMajor формат.
На отладке с gdb: Я получил Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault. на линии, обозначенной как выше`.
Вместо UmfPackLU<SparseMatrix<>>, решая с SimplicialLLT<SparseMatrix<>>, SimplicialLDLT<SparseMatrix<>> или же CholmodDecomposition<SparseMatrix<>> работает правильно.
Заранее благодарю за любую помощь.
Решение
Это недостаток в Eigen 3.2.9, который был исправлен некоторое время назад в ветке 3.3. Теперь это исправлено и в ветке 3.2 (changeset 1e7d97fea51d).
Вы можете обойти проблему, позвонив compute(...) вместо конструктора:
UmfPackLU<SparseMatrix<num_t>> solver;
solver.compute(A.transpose()*A);
Другие решения
Пожалуйста, не стесняйтесь исправлять / улучшать / устанавливать мой ответ.
Я обнаружил, что мне нужно создать ColMajor матрица AtA перед подачей в солвер (RowMajor не работает) следующим образом:
SparseMatrix<num_t, ColMajor> AtA = A.transpose()*A;
UmfPackLU<SparseMatrix<num_t>> solver(AtA);
Это требование из-за Eigen«s lazy evaluation реализация для вызова external routine?