Ошибка определения вектора строки собственной разреженной матрицы

Ниже мой код, матрица заполнена 2 x 2 разреженная матрица:

int size = 2
std::vector<Eigen::VectorXd> eachRow(size);

for(unsigned int i = 0 ; i < size ; ++i)
{
Eigen::VectorXd Row(2);
Row = matrix.row(i);
eachRow.emplace_back(Row);
}

Но когда я вызвал функцию mosek, чтобы поместить линейные члены в оптимизатор, я получил ошибку утверждения

int row_index = 0;
for(int j=0 ; j < size ; ++j)
r = MSK_putcj(task, j, eachRow[row_index][j]); // MSK_putcj(task, int, double)

Сообщение об ошибке:

Эйген :: DenseCoeffsBase :: Скалярное&
Eigen :: DenseCoeffsBase :: operator () (Eigen :: Index) [с
Derived = Eigen :: Matrix;
Eigen :: DenseCoeffsBase :: Scalar = double; Eigen :: Index =
long int]: утверждение `index> = 0 && индекс < size () ‘не удалось.

int row_index = 0;
Eigen::VectorXd Vec = eachRow[row_index];
for(int j=0 ; j < size ; ++j) r = MSK_putcj(task, j, Vec[j]); // MSK_putcj(task, int, double)

Не будет ошибок при запуске такого кода, но я не знаю почему.

Моя матрица построена по коду ниже, это обратная матрица

Eigen::SparseMatrix<double> Mat(2, 2), matrix(2, 2), I(2, 2);
I.setIdentity();
std::vector<triplet> tripletList;
tripletList.emplace_back(triplet(0, 0, 1));
tripletList.emplace_back(triplet(0, 1, 2));
tripletList.emplace_back(triplet(1, 0, 2));
tripletList.emplace_back(triplet(1, 1, 5));
Mat.setFromTriplets(tripletList.begin(), tripletList.end());
Eigen::SimplicialLLT < Eigen::SparseMatrix<double> >

решатель;

solver.compute (Мат);

matrix = solver.solve(I); // I is the identity matrix with the same dimension