visual studio 2010 下配置线性代数库Eigen

经过测试，armadillo在vs2010下不能运行，需要vs2012版本以及以上。由于armodillo要求openmp版本要在3.0以上，所以用visual studio时不能并行 (visual studio里的openmp的版本都是2.0，最新的vs2017里面也是)。

在vs2010下面，Eigen是可以使用的，也可以用并行，配置相对于armadillo也较为简单。具体设置如下：

1. 新建空工程；

2. 将Eigen文件夹放到工程文件夹里面；

3. 添加Eigen库到工程工程里面，project->**properties->C/C++->general-》additional include directories->把Eigen文件夹（这里是eigen3）包括进来，再把地址前面改为../eigen3，这样也可以考到别的电脑上计算了。

4. 建立resource的cpp文件，里面写一些测试语句，例如：

#include <iostream>

#include "time.h"

#include <Eigen\Dense>

using namespace std;

using namespace Eigen;

void main()

{

clock_t start,finish;

double duaration;

start=clock();

cout<<"start"<<endl;

MatrixXd m2=MatrixXd::Random(10000,10000);  

MatrixXd rel;

rel=m2*m2;

cout<<"finish"<<endl;

finish=clock();

duaration=(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC;

cout<<"the elapsed time is "<<duaration<<" s"<<endl;

}

5. 把编译那个地方改为x64（在win32下没有成功，可能是由于Eigen是64位的？），在release下面编译。在debug下可能会出现failure during conversion to COFF: file invalid or corrupt的错误，需要做如下设置：

Project(项目)->Properties（属性）->Linker（连接器）->Gerneral（常规）->Enable Incremental Linking（启动增量链接），把 Yes (/INCREMENTAL) 改为 No (/INCREMENTAL:NO)，这样在Debug下也可以运行了。

6.非并行条件下，做5000*5000矩阵乘法时候，Eigen比armadillo快不少，如果在armadillo里添加Intel MKL，计算速度会提高，能达到和Eigen差不多的效率。总体来说，选择Eigen最省事。