c++ - “在 Eigen 库中使用 `auto` 时要格外小心”的另一个案例。

Question

编辑：标题是

特征表达式和链接时间优化如何相互作用

但这个问题与lto无关。

我刚刚介绍并修复了以下错误：

Eigen::Vector4d some_function(double arg) {

Eigen::Matrix4d mat;
mat << 2,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,2,13,14,15,16;
    Eigen::Vector4d spline_constraints(a(arg),b(arg),c,d);
       
    auto coefficients =  mat.lu().solve(spline_constraints);
    return coefficients;

}

这是伪代码。实际上，函数和矩阵都是类的静态成员，a(double arg)也是b(double arg)静态成员函数。我希望它足够了。如果没有，我将尝试编写一个最小的工作示例。

该行为非常依赖于编译器：

海合会

当我将它编译成静态库并将库链接到其他地方时，它似乎可以正常工作，无论调试构建还是发布构建（即使用非 lto 优化）。

如果我用链接时间优化编译和链接它，它编译和链接很好，运行时的行为是错误的：使用 gcc 一个大小为 1350x1350 的稀疏矩阵，其构造取决于上面的代码，据称是不可分解的lu 分解（没有 lto 它不会这么说，虽然我不确定，在这种情况下分解是正确的）。

铛

在有或没有 lto 的发布版本中，我得到一个分段错误。调试版本工作正常。

使固定

使用以下方法之一修复代码：

Eigen::Vector4d some_function() {

Eigen::Matrix4d mat;
mat << 2,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,2,13,14,15,16;
    Eigen::Vector4d spline_constraints(a,b,c,d);
       
    auto coefficients =  mat.lu().solve(spline_constraints).eval();
    return coefficients;

}

即通过添加.eval() 或

Eigen::Vector4d some_function() {

Eigen::Matrix4d mat;
mat << 2,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,2,13,14,15,16;
    Eigen::Vector4d spline_constraints(a,b,c,d);
       
    return mat.lu().solve(spline_constraints);
}

也就是说，通过返回表达式本身。

我的问题是：这里到底发生了什么？

相关（很高兴知道，不是问题的一部分）：是否有编译器警告或其他功能可以防止我将来犯这个错误？另外（同样）：如果我以前找到它，是否有一些 Eigen 文档会警告我这一点？

我对文档的印象是，未能在.eval()某处添加可能会导致性能下降，但不会导致未定义的行为。编辑：我错了：文档指出错误的应用eval()会导致段错误： Eigen docs on eval()

标签： c++eigenlto