Stan Math Library  2.9.0
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multi_gp_cholesky_log.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_PRIM_MAT_PROB_MULTI_GP_CHOLESKY_LOG_HPP
2 #define STAN_MATH_PRIM_MAT_PROB_MULTI_GP_CHOLESKY_LOG_HPP
3 
9 
16 
17 namespace stan {
18  namespace math {
19  // MultiGPCholesky(y|L, w) [y.rows() = w.size(), y.cols() = Sigma.rows();
20  // Sigma symmetric, non-negative, definite]
40  template <bool propto,
41  typename T_y, typename T_covar, typename T_w>
42  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type
43  multi_gp_cholesky_log(const Eigen::Matrix
44  <T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& y,
45  const Eigen::Matrix
46  <T_covar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& L,
47  const Eigen::Matrix<T_w, Eigen::Dynamic, 1>& w) {
48  static const char* function("stan::math::multi_gp_cholesky_log");
49  typedef
50  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type T_lp;
51  T_lp lp(0.0);
52 
55  using stan::math::sum;
56  using stan::math::log;
57 
61 
62  check_size_match(function,
63  "Size of random variable (rows y)", y.rows(),
64  "Size of kernel scales (w)", w.size());
65  check_size_match(function,
66  "Size of random variable", y.cols(),
67  "rows of covariance parameter", L.rows());
68  check_finite(function, "Kernel scales", w);
69  check_positive(function, "Kernel scales", w);
70  check_finite(function, "Random variable", y);
71 
72  if (y.rows() == 0)
73  return lp;
74 
76  lp += NEG_LOG_SQRT_TWO_PI * y.rows() * y.cols();
77  }
78 
80  lp -= L.diagonal().array().log().sum() * y.rows();
81  }
82 
84  lp += 0.5 * y.cols() * sum(log(w));
85  }
86 
88  T_lp sum_lp_vec(0.0);
89  for (int i = 0; i < y.rows(); i++) {
90  Eigen::Matrix<T_y, Eigen::Dynamic, 1> y_row(y.row(i));
91  Eigen::Matrix<typename boost::math::tools::promote_args
92  <T_y, T_covar>::type,
93  Eigen::Dynamic, 1>
94  half(mdivide_left_tri_low(L, y_row));
95  sum_lp_vec += w(i) * dot_self(half);
96  }
97  lp -= 0.5*sum_lp_vec;
98  }
99 
100  return lp;
101  }
102 
103  template <typename T_y, typename T_covar, typename T_w>
104  inline
105  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type
106  multi_gp_cholesky_log(const Eigen::Matrix
107  <T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& y,
108  const Eigen::Matrix
109  <T_covar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& L,
110  const Eigen::Matrix<T_w, Eigen::Dynamic, 1>& w) {
111  return multi_gp_cholesky_log<false>(y, L, w);
112  }
113  }
114 }
115 
116 #endif
fvar< T > sum(const std::vector< fvar< T > > &m)
Return the sum of the entries of the specified standard vector.
Definition: sum.hpp:20
fvar< T > log(const fvar< T > &x)
Definition: log.hpp:15
fvar< T > dot_self(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R, C > &v)
Definition: dot_self.hpp:16
Template metaprogram to calculate whether a summand needs to be included in a proportional (log) prob...
bool check_positive(const char *function, const char *name, const T_y &y)
Return true if y is positive.
bool check_size_match(const char *function, const char *name_i, T_size1 i, const char *name_j, T_size2 j)
Return true if the provided sizes match.
const double NEG_LOG_SQRT_TWO_PI
Definition: constants.hpp:184
bool check_finite(const char *function, const char *name, const T_y &y)
Return true if y is finite.
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > mdivide_left_tri_low(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &b)
boost::math::tools::promote_args< T_y, T_covar, T_w >::type multi_gp_cholesky_log(const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y, const Eigen::Matrix< T_covar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &L, const Eigen::Matrix< T_w, Eigen::Dynamic, 1 > &w)
The log of a multivariate Gaussian Process for the given y, w, and a Cholesky factor L of the kernel ...

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