Stan Math Library  2.15.0
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read_corr_L.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_READ_CORR_L_HPP
2 #define STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_READ_CORR_L_HPP
3 
8 #include <cstddef>
9 
10 namespace stan {
11  namespace math {
12 
34  template <typename T>
35  Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>
36  read_corr_L(const Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1>& CPCs, // on (-1, 1)
37  size_t K) {
38  Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1> temp;
39  Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1> acc(K-1);
40  acc.setOnes();
41  // Cholesky factor of correlation matrix
42  Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> L(K, K);
43  L.setZero();
44 
45  size_t position = 0;
46  size_t pull = K - 1;
47 
48  L(0, 0) = 1.0;
49  L.col(0).tail(pull) = temp = CPCs.head(pull);
50  acc.tail(pull) = T(1.0) - temp.square();
51  for (size_t i = 1; i < (K - 1); i++) {
52  position += pull;
53  pull--;
54  temp = CPCs.segment(position, pull);
55  L(i, i) = sqrt(acc(i-1));
56  L.col(i).tail(pull) = temp * acc.tail(pull).sqrt();
57  acc.tail(pull) *= T(1.0) - temp.square();
58  }
59  L(K-1, K-1) = sqrt(acc(K-2));
60  return L.matrix();
61  }
62 
87  template <typename T>
88  Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>
89  read_corr_L(const Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1>& CPCs,
90  size_t K,
91  T& log_prob) {
92  Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1> values(CPCs.rows() - 1);
93  size_t pos = 0;
94  // no need to abs() because this Jacobian determinant
95  // is strictly positive (and triangular)
96  // see inverse of Jacobian in equation 11 of LKJ paper
97  for (size_t k = 1; k <= (K - 2); k++)
98  for (size_t i = k + 1; i <= K; i++) {
99  values(pos) = (K - k - 1) * log1m(square(CPCs(pos)));
100  pos++;
101  }
102 
103  log_prob += 0.5 * sum(values);
104  return read_corr_L(CPCs, K);
105  }
106 
107  }
108 }
109 #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 > sqrt(const fvar< T > &x)
Definition: sqrt.hpp:14
fvar< T > square(const fvar< T > &x)
Definition: square.hpp:14
fvar< T > log1m(const fvar< T > &x)
Definition: log1m.hpp:13
Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > read_corr_L(const Eigen::Array< T, Eigen::Dynamic, 1 > &CPCs, size_t K)
Return the Cholesky factor of the correlation matrix of the specified dimensionality corresponding to...
Definition: read_corr_L.hpp:36

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