Stan Math Library  2.12.0
reverse mode automatic differentiation
mdivide_right.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MDIVIDE_RIGHT_HPP
2 #define STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MDIVIDE_RIGHT_HPP
3 
9 #include <stan/math/fwd/core.hpp>
16 #include <vector>
17 
18 namespace stan {
19  namespace math {
20 
21  template <typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
22  inline
23  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
24  mdivide_right(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1> &A,
25  const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2> &b) {
26  check_square("mdivide_right", "b", b);
27  check_multiplicable("mdivide_right", "A", A, "b", b);
28 
29  Eigen::Matrix<T, R1, C2> A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
30  Eigen::Matrix<T, R1, C2> deriv_A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
31  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
32  Eigen::Matrix<T, R1, C1> val_A(A.rows(), A.cols());
33  Eigen::Matrix<T, R1, C1> deriv_A(A.rows(), A.cols());
34  Eigen::Matrix<T, R2, C2> val_b(b.rows(), b.cols());
35  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b(b.rows(), b.cols());
36 
37  for (int j = 0; j < A.cols(); j++) {
38  for (int i = 0; i < A.rows(); i++) {
39  val_A(i, j) = A(i, j).val_;
40  deriv_A(i, j) = A(i, j).d_;
41  }
42  }
43 
44  for (int j = 0; j < b.cols(); j++) {
45  for (int i = 0; i < b.rows(); i++) {
46  val_b(i, j) = b(i, j).val_;
47  deriv_b(i, j) = b(i, j).d_;
48  }
49  }
50 
51  A_mult_inv_b = mdivide_right(val_A, val_b);
52  deriv_A_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_A, val_b);
53  deriv_b_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_b, val_b);
54 
55  Eigen::Matrix<T, R1, C2> deriv(A.rows(), b.cols());
56  deriv = deriv_A_mult_inv_b - multiply(A_mult_inv_b, deriv_b_mult_inv_b);
57 
58  return to_fvar(A_mult_inv_b, deriv);
59  }
60 
61  template <typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
62  inline
63  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
64  mdivide_right(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1> &A,
65  const Eigen::Matrix<double, R2, C2> &b) {
66  check_square("mdivide_right", "b", b);
67  check_multiplicable("mdivide_right", "A", A, "b", b);
68 
69  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
70  Eigen::Matrix<T, R1, C1> val_A(A.rows(), A.cols());
71  Eigen::Matrix<T, R1, C1> deriv_A(A.rows(), A.cols());
72 
73  for (int j = 0; j < A.cols(); j++) {
74  for (int i = 0; i < A.rows(); i++) {
75  val_A(i, j) = A(i, j).val_;
76  deriv_A(i, j) = A(i, j).d_;
77  }
78  }
79 
80  return to_fvar(mdivide_right(val_A, b),
81  mdivide_right(deriv_A, b));
82  }
83 
84  template <typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
85  inline
86  Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
87  mdivide_right(const Eigen::Matrix<double, R1, C1> &A,
88  const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2> &b) {
89  check_square("mdivide_right", "b", b);
90  check_multiplicable("mdivide_right", "A", A, "b", b);
91  Eigen::Matrix<T, R1, C2>
92  A_mult_inv_b(A.rows(), b.cols());
93  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b_mult_inv_b(b.rows(), b.cols());
94  Eigen::Matrix<T, R2, C2> val_b(b.rows(), b.cols());
95  Eigen::Matrix<T, R2, C2> deriv_b(b.rows(), b.cols());
96 
97  for (int j = 0; j < b.cols(); j++) {
98  for (int i = 0; i < b.rows(); i++) {
99  val_b(i, j) = b(i, j).val_;
100  deriv_b(i, j) = b(i, j).d_;
101  }
102  }
103 
104  A_mult_inv_b = mdivide_right(A, val_b);
105  deriv_b_mult_inv_b = mdivide_right(deriv_b, val_b);
106 
107  Eigen::Matrix<T, R1, C2>
108  deriv(A.rows(), b.cols());
109  deriv = -multiply(A_mult_inv_b, deriv_b_mult_inv_b);
110 
111  return to_fvar(A_mult_inv_b, deriv);
112  }
113 
114  }
115 }
116 #endif
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > multiply(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &m, const fvar< T > &c)
Definition: multiply.hpp:20
std::vector< fvar< T > > to_fvar(const std::vector< T > &v)
Definition: to_fvar.hpp:14
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)

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