Какие особенности работы с матрицами Eigen позволяют оптимизировать вычислительные процессы?

Некоторые особенности работы с матрицами Eigen, которые позволяют оптимизировать вычислительные процессы:

• Ленивые вычисления. habr.com Библиотека не создаёт лишних временных матриц — все вычисления оптимизируются на этапе компиляции. habr.com
• Работа с блоками и подматрицами. habr.com Есть методы для выделения блоков, строк и столбцов матрицы. habr.com Такое разделение позволяет создавать алгоритмы, где можно обрабатывать части матрицы независимо. habr.com
• Элементные операции с .array(). habr.com Метод переводит матрицу в массивный режим, что позволяет выполнять не матричное, а элементное умножение. habr.com
• Автоматическое выравнивание памяти. habr.com Eigen использует векторизацию, поэтому корректное выравнивание данных может дать значительный прирост производительности. habr.com
• Использование матриц фиксированного размера. habr.com cppscripts.com Если размер матрицы известен на этапе компиляции, компилятор может провести множество оптимизаций. habr.com
• Возможность настройки параметров компиляции. cppscripts.com Eigen предоставляет несколько опций конфигурации, которые позволяют настроить характеристики производительности. cppscripts.com