namespace std::linalg {
template<in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
in-vector InVec,
out-vector OutVec>
void triangular_matrix_vector_product(
InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InVec x,
OutVec y); // (1)
template<class ExecutionPolicy,
in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
in-vector InVec,
out-vector OutVec>
void triangular_matrix_vector_product(
ExecutionPolicy&& exec,
InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InVec x,
OutVec y); // (2)
template<in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
inout-vector InOutVec>
void triangular_matrix_vector_product(
InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InOutVec y); // (3)
template<class ExecutionPolicy,
in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
inout-vector InOutVec>
void triangular_matrix_vector_product(
ExecutionPolicy&& exec,
InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InOutVec y); // (4)
template<in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
in-vector InVec1,
in-vector InVec2,
out-vector OutVec>
void triangular_matrix_vector_product(InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InVec1 x,
InVec2 y,
OutVec z); // (5)
template<class ExecutionPolicy,
in-matrix InMat,
class Triangle,
class DiagonalStorage,
in-vector InVec1,
in-vector InVec2,
out-vector OutVec>
void triangular_matrix_vector_product(ExecutionPolicy&& exec,
InMat A,
Triangle t,
DiagonalStorage d,
InVec1 x,
InVec2 y,
OutVec z); // (6)
}
概要
三角行列とベクトルの積を計算する。
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。
引数d
は対称行列の対角成分を暗黙に乗法における単位元とみなすかどうかを指定する。
- (1): $y \leftarrow Ax$
- (2): (1)を指定された実行ポリシーで実行する。
- (3): $y \leftarrow Ay$
- (4): (3)を指定された実行ポリシーで実行する。
- (5): $z \leftarrow y + Ax$
- (6): (5)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
DiagonalStorage
はimplicit_unit_diagonal_t
またはexplicit_diagonal_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(y)>(0, 0)
がtrue
(つまりA
の次元とy
の次元が同じであること)
- (1), (2), (5), (6):
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) - (5), (6):
compatible-static-extents<decltype(A), decltype(z)>(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), (6):
is_execution_policy<ExecutionPolicy>::value
がtrue
事前条件
- 共通:
A.extent(0) == A.extent(1)
(つまりA
が正方行列であること)A.extent(0) == y.extent(0)
(つまりy
に結果を代入できること)
- (1), (2), (5), (6):
A.extent(0) == x.extent(0)
(つまり$Ax$を計算できること) - (5), (6):
A.extent(0) == z.extent(0)
(つまりz
に結果を代入できること)
効果
対称行列の成分の位置を示すt
と対角成分へアクセスするかどうかを示すd
を考慮した、対称行列とベクトルの積を計算する。
- (1), (2): $y \leftarrow Ax$
- (3), (4): $y \leftarrow Ay$
- (5), (6): $z \leftarrow y + Ax$
戻り値
なし
計算量
$O(\verb|A.extent(1)|\times \verb|x.extent(0)|)$
備考
- (4): in-placeアルゴリズムなので並列実行を妨げるが、ベクトル化といった
ExecutionPolicy
特有の最適化はできる。 - (5), (6):
z
にy
を入れても良い。
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 <iostream>
#include <linalg>
#include <mdspan>
#include <vector>
template <class Vector>
void print(const Vector& v, const std::string& name) {
for (int i = 0; i < v.extent(0); ++i) {
std::cout << name << "[" << i << "]" << " = " << v[i] << '\n';
}
}
template <class Vector>
void init(Vector& v) {
for (int i = 0; i < v.extent(0); ++i) {
v[i] = i;
}
}
int main()
{
constexpr size_t N = 4;
constexpr size_t M = 4;
std::vector<double> A_vec(N*M);
std::vector<double> x_vec(M);
std::array<double, N> y_vec, z_vec;
std::mdspan<
double,
std::extents<size_t, N, M>,
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(), M);
std::mdspan y(y_vec.data(), N);
std::mdspan z(z_vec.data(), N);
for(int i = 0; i < A.extent(0); ++i) {
for(int j = i + 1; j < A.extent(1); ++j) {
A[i,j] = A.extent(1) * i + j;
}
}
init(x);
// (1)
std::cout << "(1)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
x,
y);
print(y, "y");
// (2)
std::cout << "(2)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
std::execution::par,
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
x,
y);
print(y, "y");
init(y);
// (3)
std::cout << "(3)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
y);
print(y, "y");
init(y);
// (4)
std::cout << "(4)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
std::execution::par,
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
y);
print(y, "y");
init(y);
// (5)
std::cout << "(5)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
x,
y,
z);
print(z, "z");
// (6)
std::cout << "(6)\n";
std::linalg::triangular_matrix_vector_product(
std::execution::par,
A,
std::linalg::upper_triangle,
std::linalg::implicit_unit_diagonal,
x,
y,
z);
print(z, "z");
return 0;
}
出力
(1)
y[0] = 14
y[1] = 34
y[2] = 35
y[3] = 3
(2)
y[0] = 14
y[1] = 34
y[2] = 35
y[3] = 3
(3)
y[0] = 14
y[1] = 34
y[2] = 35
y[3] = 3
(4)
y[0] = 14
y[1] = 34
y[2] = 35
y[3] = 3
(5)
z[0] = 14
z[1] = 35
z[2] = 37
z[3] = 6
(6)
z[0] = 14
z[1] = 35
z[2] = 37
z[3] = 6
バージョン
言語
- C++26
処理系
- Clang: ??
- GCC: ??
- ICC: ??
- Visual C++: ??