想办法绕过<Eigen/Dense>

Eigen是一个流行的线性代数库，用于C++，特别是矩阵运算。如果你想避免直接使用`<Eigen/Dense>`头文件，可以采取以下几种策略：

1. **自定义向量和矩阵**：如果你的应用不需要利用Eigen提供的高效矩阵操作，你可以创建自己的简单二维数组类来代替`MatrixXd`，例如使用`std::vector<std::vector<double>>`。

template<typename T>
class MyMatrix {
private:
    std::vector<std::vector<T>> data;
public:
    // 添加成员函数来实现类似Eigen的操作
};

然后，你需要自己编写加减乘除等基本操作的实现。

2. **使用第三方库**：如果只是为了特定的线性代数需求，你可以选择其他的轻量级库，如TinyMatrix、Blaze等，它们规模小，功能针对性更强。

3. **模板方法或适配器**：对于部分Eigen的API，你可以在不依赖于Eigen的情况下，通过模板方法或适配器来封装和使用其功能。例如，你可以自己实现矩阵相乘的基本逻辑。

4. **仅需某些功能时引入**：如果你只需要使用Eigen的部分功能，那么可以引用对应的头文件，而不是整个库。例如，只需矩阵乘法，就引入`<Eigen/Core>`而不是`<Eigen/Dense>`。

#include <Eigen/Core>
// 使用MatrixXd类，但仅限于必要的功能
MatrixXd multiply(MyMatrix<double> m1, MyMatrix<double> m2);

然而，需要注意的是，虽然避免了硬编码对Eigen的依赖，但这样可能会牺牲掉性能，因为Eigen内部优化了许多矩阵运算。因此，除非有特殊的需求，否则还是推荐使用完整的Eigen库。