namespace std::linalg {
template<in-vector InVec,
possibly-packed-inout-matrix InOutMat,
class Triangle>
void hermitian_matrix_rank_1_update(
InVec x,
InOutMat A,
Triangle t); // (1)
template<class ExecutionPolicy,
in-vector InVec,
possibly-packed-inout-matrix InOutMat,
class Triangle>
void hermitian_matrix_rank_1_update(
ExecutionPolicy&& exec,
InVec x,
InOutMat A,
Triangle t); // (2)
template<class Scalar,
in-vector InVec,
possibly-packed-inout-matrix InOutMat,
class Triangle>
void hermitian_matrix_rank_1_update(
Scalar alpha,
InVec x,
InOutMat A,
Triangle t); // (3)
template<class ExecutionPolicy,
class Scalar,
in-vector InVec,
possibly-packed-inout-matrix InOutMat,
class Triangle>
void hermitian_matrix_rank_1_update(
ExecutionPolicy&& exec,
Scalar alpha,
InVec x,
InOutMat A,
Triangle t); // (4)
}
概要
エルミートな(対称かつ共役を取る)rank-1 updateをエルミート行列に行う。
引数t
は対称行列の成分が上三角にあるのか、それとも下三角にあるのかを示す。
- (1): $A \leftarrow A + xx^*$
- (2): (1)を指定された実行ポリシーで実行する。
- (3): $A \leftarrow A + \alpha xx^*$
- (4): (3)を指定された実行ポリシーで実行する。
適格要件
- 共通:
Triangle
はupper_triangle_t
またはlower_triangle_t
InMat
がlayout_blas_packed
を持つなら、レイアウトのTriangle
テンプレート引数とこの関数のTriangle
テンプレート引数が同じ型compatible-static-extents<decltype(A), decltype(A)>(0, 1)
がtrue
(つまりA
が正方行列であること)compatible-static-extents<decltype(A), decltype(x)>(0, 0)
がtrue
(つまりA
の次元とx
の次元が同じであること)
- (2), (4):
is_execution_policy<ExecutionPolicy>::value
がtrue
事前条件
A.extent(0) == A.extent(1)
A.extent(0) == x.extent(0)
効果
- (1), (2): $A \leftarrow A + xx^T$
- (3), (4): $A \leftarrow A + \alpha xx^T$
戻り値
なし
計算量
$O((\verb|x.extent(0)|)^2)$
備考
(3), (4)は$A \leftarrow A - xx^T$を行うために用意された。
例
[注意] 処理系にあるコンパイラで確認していないため、間違っているかもしれません。
#include <array>
#include <complex>
#include <iostream>
#include <linalg>
#include <mdspan>
#include <vector>
template <class Matrix>
void print_mat(const Matrix& A) {
for(int i = 0; i < A.extent(0); ++i) {
for(int j = 0; j < i; ++j) {
std::cout << A[j, i] << ' ';
}
for(int j = i; j < A.extent(1) - 1; ++j) {
std::cout << A[i, j] << ' ';
}
std::cout << A[i, A.extent(1) - 1] << '\n';
}
}
template <class Vector>
void init_vec(Vector& v) {
for (int i = 0; i < v.extent(0); ++i) {
v[i] = std::complex<double>(0, i);
}
}
template <class Matrix>
void init_mat(Matrix& A) {
for(int i = 0; i < A.extent(0); ++i) {
A[i,j] = std::complex<double>(i, 0);
for(int j = i + 1; j < A.extent(1); ++j) {
A[i,j] = std::complex<double>(i, j);
}
}
}
int main()
{
constexpr size_t N = 4;
std::vector<std::complex<double>> A_vec(N * N);
std::vector<std::complex<double>> x_vec(N);
std::mdspan<
std::complex<double>,
std::extents<size_t, N, N>,
std::linalg::layout_blas_packed<
std::linalg::upper_triangle_t,
std::linalg::row_major_t>
> A(A_vec.data());
std::mdspan x(x_vec.data(), N);
init_mat(A);
init_vec(x);
// (1)
std::cout << "(1)\n";
std::linalg::hermitian_matrix_rank_1_update(
x,
A,
std::linalg::upper_triangle);
print_mat(A);
// (2)
init_mat(A);
std::cout << "(2)\n";
std::linalg::hermitian_matrix_rank_1_update(
std::execution::par,
x,
A,
std::linalg::upper_triangle);
print_mat(A);
// (3)
init_mat(A);
std::cout << "(3)\n";
std::linalg::hermitian_matrix_rank_1_update(
-1.0,
x,
A,
std::linalg::upper_triangle);
print_mat(A);
// (4)
init_mat(A);
std::cout << "(4)\n";
std::linalg::hermitian_matrix_rank_1_update(
std::execution::par,
-1.0,
x,
A,
std::linalg::upper_triangle);
print_mat(A);
return 0;
}
出力
(1)
(0,0) (1,0) (2,0) (3,0)
(1,0) (2,0) (3,2) (4,3)
(2,0) (3,-2) (6,0) (8,3)
(3,0) (4,-3) (8,-3) (12,0)
(2)
(0,0) (1,0) (2,0) (3,0)
(1,0) (2,0) (3,2) (4,3)
(2,0) (3,-2) (6,0) (8,3)
(3,0) (4,-3) (8,-3) (12,0)
(3)
(0,0) (1,0) (2,0) (3,0)
(1,0) (0,0) (-1,2) (-2,3)
(2,0) (-1,-2) (-2,0) (-4,3)
(3,0) (-2,-3) (-4,-3) (-6,0)
(4)
(0,0) (1,0) (2,0) (3,0)
(1,0) (0,0) (-1,2) (-2,3)
(2,0) (-1,-2) (-2,0) (-4,3)
(3,0) (-2,-3) (-4,-3) (-6,0)
バージョン
言語
- C++26
処理系
- Clang: ??
- GCC: ??
- ICC: ??
- Visual C++: ??