1 #ifndef STAN_MATH_REV_CORE_OPERATOR_DIVISION_HPP
2 #define STAN_MATH_REV_CORE_OPERATOR_DIVISION_HPP
16 class divide_vv_vari :
public op_vv_vari {
18 divide_vv_vari(vari* avi, vari* bvi) :
19 op_vv_vari(avi->val_ / bvi->val_, avi, bvi) {
24 avi_->adj_ = std::numeric_limits<double>::quiet_NaN();
25 bvi_->adj_ = std::numeric_limits<double>::quiet_NaN();
27 avi_->adj_ += adj_ / bvi_->val_;
28 bvi_->adj_ -= adj_ * avi_->val_ / (bvi_->val_ * bvi_->val_);
33 class divide_vd_vari :
public op_vd_vari {
35 divide_vd_vari(vari* avi,
double b) :
36 op_vd_vari(avi->val_ / b, avi, b) {
41 avi_->adj_ = std::numeric_limits<double>::quiet_NaN();
43 avi_->adj_ += adj_ / bd_;
47 class divide_dv_vari :
public op_dv_vari {
49 divide_dv_vari(
double a, vari* bvi) :
50 op_dv_vari(a / bvi->val_, a, bvi) {
53 bvi_->adj_ -= adj_ * ad_ / (bvi_->val_ * bvi_->val_);
97 return var(
new divide_vv_vari(a.
vi_, b.
vi_));
114 return var(
new divide_vd_vari(a.
vi_, b));
129 return var(
new divide_dv_vari(a, b.
vi_));
fvar< T > operator/(const fvar< T > &x1, const fvar< T > &x2)
Independent (input) and dependent (output) variables for gradients.
vari * vi_
Pointer to the implementation of this variable.
int is_nan(const fvar< T > &x)
Returns 1 if the input's value is NaN and 0 otherwise.