我已经将 MATLAB 代码转换为 C++ 以加快速度，使用 Armadillo 库处理 C++ 中的矩阵运算，但令人惊讶的是它比 MATLAB 代码慢 10 倍！

所以我测试了犰狳库，看看它是否是原因。下面的代码是一个简单的测试代码，它初始化两个矩阵，将它们相加并将结果保存到一个新矩阵中。一段代码使用了 Armadillo 库，而另一段则没有。使用犰狳的部分太慢了（注意经过的时间）。

它真的会减慢执行速度（尽管它应该加快执行速度）还是我错过了什么？

      #include<iostream>
      #include<math.h>
      #include<chrono>
      #include<armadillo>
      #include<time.h>
      #include<conio.h>
     using namespace std;
     using namespace arma;
     int main()
       {   
        srand((unsigned int)time(NULL));
        auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        double a[100][100];
        double b[100][100];
        double c[100][100];
        for (int i = 0; i < 100; i++)
           {
             for (int j = 0; j < 100; j++)
                {   
                 a[i][j] = rand() % 10;
                 b[i][j] = rand() % 10;
                 c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
                 }
            }

        auto finish = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        std::chrono::duration<double> elapsed = finish - start;
        std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s\n";
        auto start1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        mat a1= randi<mat>(100, 100, distr_param(1, 10));
        mat b1= randi<mat>(100, 100, distr_param(1, 10));
        mat c1=zeros(100,100);
        c1 = a1 + b1;
        auto finish1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        std::chrono::duration<double> elapsed1 = finish1 - start1;
        std::cout << "Elapsed time: " << elapsed1.count() << " s\n";
        return 0;


    }

        }

这是我得到的答案：

Elapsed time: 0.00217959 s
Elapsed time: 0.00946147 s

如您所见，犰狳明显慢得多！不使用犰狳图书馆会更好吗？