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multi_gp_cholesky_lpdf.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_PRIM_MAT_PROB_MULTI_GP_CHOLESKY_LPDF_HPP
2 #define STAN_MATH_PRIM_MAT_PROB_MULTI_GP_CHOLESKY_LPDF_HPP
3 
15 
16 namespace stan {
17  namespace math {
38  template <bool propto,
39  typename T_y, typename T_covar, typename T_w>
40  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type
41  multi_gp_cholesky_lpdf(const Eigen::Matrix
42  <T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& y,
43  const Eigen::Matrix
44  <T_covar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& L,
45  const Eigen::Matrix<T_w, Eigen::Dynamic, 1>& w) {
46  static const char* function("multi_gp_cholesky_lpdf");
47  typedef
48  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type T_lp;
49  T_lp lp(0.0);
50 
51 
52  check_size_match(function,
53  "Size of random variable (rows y)", y.rows(),
54  "Size of kernel scales (w)", w.size());
55  check_size_match(function,
56  "Size of random variable", y.cols(),
57  "rows of covariance parameter", L.rows());
58  check_finite(function, "Kernel scales", w);
59  check_positive(function, "Kernel scales", w);
60  check_finite(function, "Random variable", y);
61 
62  if (y.rows() == 0)
63  return lp;
64 
66  lp += NEG_LOG_SQRT_TWO_PI * y.rows() * y.cols();
67  }
68 
70  lp -= L.diagonal().array().log().sum() * y.rows();
71  }
72 
74  lp += 0.5 * y.cols() * sum(log(w));
75  }
76 
78  T_lp sum_lp_vec(0.0);
79  for (int i = 0; i < y.rows(); i++) {
80  Eigen::Matrix<T_y, Eigen::Dynamic, 1> y_row(y.row(i));
81  Eigen::Matrix<typename boost::math::tools::promote_args
82  <T_y, T_covar>::type,
83  Eigen::Dynamic, 1>
84  half(mdivide_left_tri_low(L, y_row));
85  sum_lp_vec += w(i) * dot_self(half);
86  }
87  lp -= 0.5*sum_lp_vec;
88  }
89 
90  return lp;
91  }
92 
93  template <typename T_y, typename T_covar, typename T_w>
94  inline
95  typename boost::math::tools::promote_args<T_y, T_covar, T_w>::type
96  multi_gp_cholesky_lpdf(const Eigen::Matrix
97  <T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& y,
98  const Eigen::Matrix
99  <T_covar, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& L,
100  const Eigen::Matrix<T_w, Eigen::Dynamic, 1>& w) {
101  return multi_gp_cholesky_lpdf<false>(y, L, w);
102  }
103 
104  }
105 }
106 #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
void check_finite(const char *function, const char *name, const T_y &y)
Check if y is finite.
boost::math::tools::promote_args< T_y, T_covar, T_w >::type multi_gp_cholesky_lpdf(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 ...
fvar< T > log(const fvar< T > &x)
Definition: log.hpp:14
void check_size_match(const char *function, const char *name_i, T_size1 i, const char *name_j, T_size2 j)
Check if the provided sizes match.
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...
const double NEG_LOG_SQRT_TWO_PI
Definition: constants.hpp:181
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)
void check_positive(const char *function, const char *name, const T_y &y)
Check if y is positive.

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