C样式的矩阵乘法3个循环比本征更快，是否有意义？

如何解决C样式的矩阵乘法3个循环比本征更快，是否有意义？

我正在阅读一些C编程教科书以进行精读，而我个人更喜欢C ++而不是C（对于我的程序类型）的主要原因之一就是Eigen线性代数。 因此，今天我只是对10x10矩阵乘法进行了简单测试，并测量了时间，至少令我惊讶的是，C风格已被证明是速度更快。在发布模式下，我平均C的

是否确实如此？如果是（或否），为什么？我不会以任何方式抹黑Eigen，仍然是我的顶级线性代数库，它提供了许多其他功能。作为热情的Eigen用户，可以采取一些措施来提高情景设计中的性能，如下所示。

// function to multiply two matrices
void multiplyMatrices(int first[][10],int second[][10],int result[][10],int r1,int c1,int r2,int c2) {

   // Multiplying first and second matrices and storing it in result
   for (int i = 0; i < r1; ++i) {
      for (int j = 0; j < c2; ++j) {
        // Init matrix
        result[i][j] = 0;
         for (int k = 0; k < c1; ++k) {
            result[i][j] += first[i][k] * second[k][j];
         }
      }
   }
}

int main() {

  int first[10][10],second[10][10],result[10][10];
  // Initializing elements to something arbitrary
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    for (int j = 0; j < 10; j++) {
      first[i][j] = i * j;
      second[i][j] = (i + 3) * j;
    }
  }
  // multiply two matrices,only time the multiplication
  auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  multiplyMatrices(first,second,result,10,10);
  auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();

  auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

  std::cout << "C style: " << duration << std::endl;
  // Initialize the matrices to a fixed size
  Eigen::Matrix<int,10> f1(10,10);
  Eigen::Matrix<int,10> f2(10,10> r(10,10);
  // Same initialization values as C style
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    for (int j = 0; j < 10; j++) {
      f1(i,j) = i * j;
      f2(i,j) = (i + 3) * j;
    }
  }
  // Only time the multiplication
  t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  r = f1 * f2;
  t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
  duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

  std::cout << "Eigen: " << duration << std::endl;