Stan Math Library  2.15.0
reverse mode automatic differentiation
trace_gen_quad_form.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_REV_MAT_FUN_TRACE_GEN_QUAD_FORM_HPP
2 #define STAN_MATH_REV_MAT_FUN_TRACE_GEN_QUAD_FORM_HPP
3 
4 #include <boost/utility/enable_if.hpp>
5 #include <boost/type_traits.hpp>
8 #include <stan/math/rev/core.hpp>
15 
16 namespace stan {
17  namespace math {
18  namespace {
19  template <typename TD, int RD, int CD,
20  typename TA, int RA, int CA,
21  typename TB, int RB, int CB>
22  class trace_gen_quad_form_vari_alloc : public chainable_alloc {
23  public:
24  trace_gen_quad_form_vari_alloc(const Eigen::Matrix<TD, RD, CD>& D,
25  const Eigen::Matrix<TA, RA, CA>& A,
26  const Eigen::Matrix<TB, RB, CB>& B)
27  : D_(D), A_(A), B_(B)
28  { }
29 
30  double compute() {
32  value_of(A_),
33  value_of(B_));
34  }
35 
36  Eigen::Matrix<TD, RD, CD> D_;
37  Eigen::Matrix<TA, RA, CA> A_;
38  Eigen::Matrix<TB, RB, CB> B_;
39  };
40 
41  template <typename TD, int RD, int CD,
42  typename TA, int RA, int CA,
43  typename TB, int RB, int CB>
44  class trace_gen_quad_form_vari : public vari {
45  protected:
46  static inline void
47  computeAdjoints(double adj,
48  const Eigen::Matrix<double, RD, CD>& D,
49  const Eigen::Matrix<double, RA, CA>& A,
50  const Eigen::Matrix<double, RB, CB>& B,
51  Eigen::Matrix<var, RD, CD> *varD,
52  Eigen::Matrix<var, RA, CA> *varA,
53  Eigen::Matrix<var, RB, CB> *varB) {
54  Eigen::Matrix<double, CA, CB> AtB;
55  Eigen::Matrix<double, RA, CB> BD;
56  if (varB || varA)
57  BD.noalias() = B*D;
58  if (varB || varD)
59  AtB.noalias() = A.transpose()*B;
60 
61  if (varB) {
62  Eigen::Matrix<double, RB, CB> adjB(adj*(A*BD + AtB*D.transpose()));
63  for (int j = 0; j < B.cols(); j++)
64  for (int i = 0; i < B.rows(); i++)
65  (*varB)(i, j).vi_->adj_ += adjB(i, j);
66  }
67  if (varA) {
68  Eigen::Matrix<double, RA, CA> adjA(adj*(B*BD.transpose()));
69  for (int j = 0; j < A.cols(); j++)
70  for (int i = 0; i < A.rows(); i++)
71  (*varA)(i, j).vi_->adj_ += adjA(i, j);
72  }
73  if (varD) {
74  Eigen::Matrix<double, RD, CD> adjD(adj*(B.transpose()*AtB));
75  for (int j = 0; j < D.cols(); j++)
76  for (int i = 0; i < D.rows(); i++)
77  (*varD)(i, j).vi_->adj_ += adjD(i, j);
78  }
79  }
80 
81  public:
82  explicit
83  trace_gen_quad_form_vari(trace_gen_quad_form_vari_alloc
84  <TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB> *impl)
85  : vari(impl->compute()), impl_(impl) { }
86 
87  virtual void chain() {
88  computeAdjoints(adj_,
89  value_of(impl_->D_),
90  value_of(impl_->A_),
91  value_of(impl_->B_),
92  reinterpret_cast<Eigen::Matrix<var, RD, CD> *>
93  (boost::is_same<TD, var>::value?(&impl_->D_):NULL),
94  reinterpret_cast<Eigen::Matrix<var, RA, CA> *>
95  (boost::is_same<TA, var>::value?(&impl_->A_):NULL),
96  reinterpret_cast<Eigen::Matrix<var, RB, CB> *>
97  (boost::is_same<TB, var>::value?(&impl_->B_):NULL));
98  }
99 
100  trace_gen_quad_form_vari_alloc<TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB>
102  };
103  }
104 
105  template <typename TD, int RD, int CD,
106  typename TA, int RA, int CA,
107  typename TB, int RB, int CB>
108  inline typename
109  boost::enable_if_c< boost::is_same<TD, var>::value ||
110  boost::is_same<TA, var>::value ||
111  boost::is_same<TB, var>::value,
112  var >::type
113  trace_gen_quad_form(const Eigen::Matrix<TD, RD, CD>& D,
114  const Eigen::Matrix<TA, RA, CA>& A,
115  const Eigen::Matrix<TB, RB, CB>& B) {
116  check_square("trace_gen_quad_form", "A", A);
117  check_square("trace_gen_quad_form", "D", D);
118  check_multiplicable("trace_gen_quad_form",
119  "A", A,
120  "B", B);
121  check_multiplicable("trace_gen_quad_form",
122  "B", B,
123  "D", D);
124 
125  trace_gen_quad_form_vari_alloc<TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB>
126  *baseVari
127  = new trace_gen_quad_form_vari_alloc<TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB>
128  (D, A, B);
129 
130  return var(new trace_gen_quad_form_vari
131  <TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB>(baseVari));
132  }
133 
134  }
135 }
136 #endif
Eigen::Matrix< TB, RB, CB > B_
Eigen::Matrix< TA, RA, CA > A_
T value_of(const fvar< T > &v)
Return the value of the specified variable.
Definition: value_of.hpp:16
Eigen::Matrix< TD, RD, CD > D_
Independent (input) and dependent (output) variables for gradients.
Definition: var.hpp:30
fvar< T > trace_gen_quad_form(const Eigen::Matrix< fvar< T >, RD, CD > &D, const Eigen::Matrix< fvar< T >, RA, CA > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, RB, CB > &B)
void check_multiplicable(const char *function, const char *name1, const T1 &y1, const char *name2, const T2 &y2)
Check if the matrices can be multiplied.
void check_square(const char *function, const char *name, const Eigen::Matrix< T_y, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &y)
Check if the specified matrix is square.
trace_gen_quad_form_vari_alloc< TD, RD, CD, TA, RA, CA, TB, RB, CB > * impl_

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