Eigen学习笔记(15)-稠密矩阵分解算法性能比较

原文：Eigen官网-Benchmark of dense decompositions

• LLT是最快的方法。
• 对于大规模过约束问题，Cholesky/LU分解的代价主要取决于对称协方差矩阵的计算。
• 对于具有较大规模的问题，只有实现缓存友好阻塞策略的分解才能很好地扩展。其中包括LLT、PartialPivLU、HouseholderQR和BDCSVD。这解释了为什么对于4kx4k矩阵，HouseholderQR比LDLT快。在未来，LDLT和ColPivHouseholderQR也将实施阻塞策略。
• CompleteOrthogonalDecomposition基于ColPivHouseholderQR，因此它们达到了相同的性能水平。