1 #ifndef STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_READ_CORR_L_HPP
2 #define STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_READ_CORR_L_HPP
36 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>
39 Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1> temp;
40 Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1> acc(K-1);
43 Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> L(K, K);
50 L.col(0).tail(pull) = temp = CPCs.head(pull);
51 acc.tail(pull) = T(1.0) - temp.square();
52 for (
size_t i = 1; i < (K - 1); i++) {
55 temp = CPCs.segment(position, pull);
56 L(i, i) =
sqrt(acc(i-1));
57 L.col(i).tail(pull) = temp * acc.tail(pull).sqrt();
58 acc.tail(pull) *= T(1.0) - temp.square();
60 L(K-1, K-1) =
sqrt(acc(K-2));
89 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>
93 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1> values(CPCs.rows() - 1);
98 for (
size_t k = 1; k <= (K - 2); k++)
99 for (
size_t i = k + 1; i <= K; i++) {
100 values(pos) = (K - k - 1) *
log1m(
square(CPCs(pos)));
104 log_prob += 0.5 *
sum(values);
fvar< T > sum(const std::vector< fvar< T > > &m)
Return the sum of the entries of the specified standard vector.
fvar< T > sqrt(const fvar< T > &x)
fvar< T > square(const fvar< T > &x)
Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > read_corr_L(const Eigen::Array< T, Eigen::Dynamic, 1 > &CPCs, const size_t K)
Return the Cholesky factor of the correlation matrix of the specified dimensionality corresponding to...
fvar< T > log1m(const fvar< T > &x)