1 #ifndef STAN_MATH_REV_MAT_FUN_DETERMINANT_HPP
2 #define STAN_MATH_REV_MAT_FUN_DETERMINANT_HPP
15 template<
int R,
int C>
16 class determinant_vari :
public vari {
23 explicit determinant_vari(
const Eigen::Matrix<var, R, C> &A)
24 : vari(determinant_vari_calc(A)),
27 A_(reinterpret_cast<double*>
29 .alloc(sizeof(double) * A.
rows() * A.
cols()))),
32 .alloc(sizeof(vari*) * A.
rows() * A.
cols()))) {
36 A_[pos] = A(i, j).val();
42 double determinant_vari_calc(
const Eigen::Matrix<var, R, C> &A) {
43 Eigen::Matrix<double, R, C> Ad(A.rows(), A.cols());
46 Ad(i, j) = A(i, j).val();
47 return Ad.determinant();
49 virtual void chain() {
53 adjA = (adj_ * val_) *
54 Map<Matrix<double, R, C> >(
A_,
_rows,
_cols).inverse().transpose();
65 template <
int R,
int C>
68 return var(
new determinant_vari<R, C>(m));
Independent (input) and dependent (output) variables for gradients.
Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic >::Index size_type
Type for sizes and indexes in an Eigen matrix with double e.
size_t rows(const Eigen::Matrix< T, R, C > &m)
AutodiffStackStorage< chainable, chainable_alloc > ChainableStack
fvar< T > determinant(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R, C > &m)
size_t cols(const Eigen::Matrix< T, R, C > &m)
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.