Use Eigen + Intel MKL + Pardiso

我正在尝试使用Eigen对MKL和Pardiso的支持(见下面的示例)。我已经使用英特尔链接线顾问来提供编译器选项，但我正在尝试的所有方法都没有成功。特别是编译：

$ icpc -I${HOME}/src/eigen -DEIGEN_USE_MKL_ALL -DMKL_ILP64 -I${MKLROOT}/include main.cpp -L${MKLROOT}/lib/intel64 -lmkl_intel_ilp64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lpthread -lm -ldl

导致以下类型错误：

~/src/eigen/Eigen/src/PardisoSupport/PardisoSupport.h(50)：错误："int *"类型的参数与类型为"const long long *"的参数不兼容 ：:p ardiso(pt， &maxfct， &mnum， &type， &phase， &n， a， ia， ja， perm， &nrhs， iparm， &msglvl， b， x， &error);

在没有 64 位支持的情况下进行编译时，请使用：

$ icpc -I${HOME}/src/eigen -DEIGEN_USE_MKL_ALL -I${MKLROOT}/include main.cpp -L${MKLROOT}/lib/intel64 -lmkl_sequential -lmkl_core -lpthread -lm -ldl

结果：

main.cpp：(.text+0x759)：对"pardiso"的未定义引用

我也尝试过用OpenMP编译，同样没有成功。

我应该如何编译？

(我在英特尔 2016.3.210 和最新的 Eigen，3.3.3 上)

示例(主要.cpp)

这个例子求解泊松方程，有两个狄利克雷边界条件 (u_{0} = u_{N+1} = 0)

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <math.h>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/PardisoSupport>
int main()
{
typedef Eigen::SparseMatrix<double> SpMat;
typedef Eigen::Triplet     <double> Trip;
typedef Eigen::PardisoLU   <SpMat > Solver;
size_t N = 11;
SpMat A(N,N);
Eigen::VectorXd f(N);
f         *= 0.0;
f((N-1)/2) = 1.0;
std::vector<Trip> Atr;
Atr.push_back(Trip(0,0,+2.0));
Atr.push_back(Trip(0,1,-1.0));
for ( size_t i=1; i<N-1; ++i ) {
Atr.push_back(Trip(i,i-1,-1.0));
Atr.push_back(Trip(i,i  ,+2.0));
Atr.push_back(Trip(i,i+1,-1.0));
}
Atr.push_back(Trip(N-1,N-2,-1.0));
Atr.push_back(Trip(N-1,N-1,+2.0));
A.setFromTriplets(Atr.begin(),Atr.end());
Solver solver;
solver.analyzePattern(A);
solver.factorize(A);
Eigen::VectorXd u = solver.solve(f);
return 0;
}