Stan Math Library  2.9.0
reverse mode automatic differentiation
mdivide_right_tri_low.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MDIVIDE_RIGHT_TRI_LOW_HPP
2 #define STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MDIVIDE_RIGHT_TRI_LOW_HPP
3 
13 #include <stan/math/fwd/core.hpp>
14 #include <vector>
15 
16 namespace stan {
17  namespace math {
18 
19  template<typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
20  inline
21  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
22  mdivide_right_tri_low(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& A,
23  const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2>& b) {
26  stan::math::check_square("mdivide_right_tri_low", "b", b);
27  stan::math::check_multiplicable("mdivide_right_tri_low",
28  "A", A,
29  "b", b);
30 
31  Eigen::Matrix<T, R1, C2> A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
32  Eigen::Matrix<T, R1, C2> deriv_A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
33  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
34  Eigen::Matrix<T, R1, C1> val_A(A.rows(), A.cols());
35  Eigen::Matrix<T, R1, C1> deriv_A(A.rows(), A.cols());
36  Eigen::Matrix<T, R2, C2> val_b(b.rows(), b.cols());
37  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b(b.rows(), b.cols());
38  val_b.setZero();
39  deriv_b.setZero();
40 
41  for (size_type j = 0; j < A.cols(); j++) {
42  for (size_type i = 0; i < A.rows(); i++) {
43  val_A(i, j) = A(i, j).val_;
44  deriv_A(i, j) = A(i, j).d_;
45  }
46  }
47 
48  for (size_type j = 0; j < b.cols(); j++) {
49  for (size_type i = j; i < b.rows(); i++) {
50  val_b(i, j) = b(i, j).val_;
51  deriv_b(i, j) = b(i, j).d_;
52  }
53  }
54 
55  A_mult_inv_b = mdivide_right(val_A, val_b);
56  deriv_A_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_A, val_b);
57  deriv_b_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_b, val_b);
58 
59  Eigen::Matrix<T, R1, C2> deriv(A.rows(), b.cols());
60  deriv = deriv_A_mult_inv_b - multiply(A_mult_inv_b, deriv_b_mult_inv_b);
61 
62  return stan::math::to_fvar(A_mult_inv_b, deriv);
63  }
64 
65  template <typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
66  inline
67  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
68  mdivide_right_tri_low(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1> &A,
69  const Eigen::Matrix<double, R2, C2> &b) {
72  stan::math::check_square("mdivide_right_tri_low", "b", b);
73  stan::math::check_multiplicable("mdivide_right_tri_low",
74  "A", A,
75  "b", b);
76 
77  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
78  Eigen::Matrix<T, R1, C1> val_A(A.rows(), A.cols());
79  Eigen::Matrix<T, R1, C1> deriv_A(A.rows(), A.cols());
80  Eigen::Matrix<T, R2, C2> val_b(b.rows(), b.cols());
81  val_b.setZero();
82 
83  for (int j = 0; j < A.cols(); j++) {
84  for (int i = 0; i < A.rows(); i++) {
85  val_A(i, j) = A(i, j).val_;
86  deriv_A(i, j) = A(i, j).d_;
87  }
88  }
89 
90  for (size_type j = 0; j < b.cols(); j++) {
91  for (size_type i = j; i < b.rows(); i++) {
92  val_b(i, j) = b(i, j);
93  }
94  }
95 
96  return stan::math::to_fvar(mdivide_right(val_A, val_b),
97  mdivide_right(deriv_A, val_b));
98  }
99 
100  template <typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
101  inline
102  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
103  mdivide_right_tri_low(const Eigen::Matrix<double, R1, C1> &A,
104  const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2> &b) {
105  using stan::math::multiply;
107  stan::math::check_square("mdivide_right_tri_low", "b", b);
108  stan::math::check_multiplicable("mdivide_right_tri_low",
109  "A", A,
110  "b", b);
111 
112  Eigen::Matrix<T, R1, C2>
113  A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
114  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
115  Eigen::Matrix<T, R2, C2> val_b(b.rows(), b.cols());
116  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b(b.rows(), b.cols());
117  val_b.setZero();
118  deriv_b.setZero();
119 
120  for (int j = 0; j < b.cols(); j++) {
121  for (int i = j; i < b.rows(); i++) {
122  val_b(i, j) = b(i, j).val_;
123  deriv_b(i, j) = b(i, j).d_;
124  }
125  }
126 
127  A_mult_inv_b = mdivide_right(A, val_b);
128  deriv_b_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_b, val_b);
129 
130  Eigen::Matrix<T, R1, C2>
131  deriv(A.rows(), b.cols());
132  deriv = -multiply(A_mult_inv_b, deriv_b_mult_inv_b);
133 
134  return stan::math::to_fvar(A_mult_inv_b, deriv);
135  }
136  }
137 }
138 #endif
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > multiply(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &m, const fvar< T > &c)
Definition: multiply.hpp:20
fvar< T > to_fvar(const T &x)
Definition: to_fvar.hpp:16
Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic >::Index size_type
Type for sizes and indexes in an Eigen matrix with double e.
Definition: typedefs.hpp:13
bool check_multiplicable(const char *function, const char *name1, const T1 &y1, const char *name2, const T2 &y2)
Return true if the matrices can be multiplied.
bool check_square(const char *function, const char *name, const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y)
Return true if the specified matrix is square.
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C2 > mdivide_right(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &b)
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > mdivide_right_tri_low(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &b)

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