| Stan Math Library 2.12.0 reverse mode automatic differentiation

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multiply.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MULTIPLY_HPP
2 #define STAN_MATH_FWD_MAT_FUN_MULTIPLY_HPP
3
4 #include <stan/math/prim/mat/fun/Eigen.hpp>
5 #include <stan/math/prim/mat/fun/typedefs.hpp>
6 #include <stan/math/prim/mat/err/check_multiplicable.hpp>
7 #include <stan/math/fwd/core.hpp>
8 #include <stan/math/fwd/mat/fun/typedefs.hpp>
9 #include <stan/math/fwd/mat/fun/to_fvar.hpp>
10 #include <stan/math/fwd/mat/fun/dot_product.hpp>
11 #include <boost/math/tools/promotion.hpp>
12 #include <vector>
13
14 namespace stan {
15 namespace math {
16
17 template<typename T, int R1, int C1>
18 inline
19 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
20 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& m, const fvar<T>& c) {
21 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1> res(m.rows(), m.cols());
22 for (int i = 0; i < m.rows(); i++) {
23 for (int j = 0; j < m.cols(); j++)
24 res(i, j) = c * m(i, j);
25 }
26 return res;
27 }
28
29 template<typename T, int R2, int C2>
30 inline
31 Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2>
32 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2>& m, const double c) {
33 Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2> res(m.rows(), m.cols());
34 for (int i = 0; i < m.rows(); i++) {
35 for (int j = 0; j < m.cols(); j++)
36 res(i, j) = c * m(i, j);
37 }
38 return res;
39 }
40
41 template<typename T, int R1, int C1>
42 inline
43 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
44 multiply(const Eigen::Matrix<double, R1, C1>& m, const fvar<T>& c) {
45 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1> res(m.rows(), m.cols());
46 for (int i = 0; i < m.rows(); i++) {
47 for (int j = 0; j < m.cols(); j++)
48 res(i, j) = c * m(i, j);
49 }
50 return res;
51 }
52
53 template<typename T, int R1, int C1>
54 inline
55 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
56 multiply(const fvar<T>& c, const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& m) {
57 return multiply(m, c);
58 }
59
60 template<typename T, int R1, int C1>
61 inline
62 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
63 multiply(const double c, const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& m) {
64 return multiply(m, c);
65 }
66
67 template<typename T, int R1, int C1>
68 inline
69 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>
70 multiply(const fvar<T>& c, const Eigen::Matrix<double, R1, C1>& m) {
71 return multiply(m, c);
72 }
73
74 template<typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
75 inline
76 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
77 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& m1,
78 const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2>& m2) {
79 check_multiplicable("multiply", "m1", m1, "m2", m2);
80 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2> result(m1.rows(), m2.cols());
81 for (size_type i = 0; i < m1.rows(); i++) {
82 Eigen::Matrix<fvar<T>, 1, C1> crow = m1.row(i);
83 for (size_type j = 0; j < m2.cols(); j++) {
84 Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, 1> ccol = m2.col(j);
85 result(i, j) = dot_product(crow, ccol);
86 }
87 }
88 return result;
89 }
90
91 template<typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
92 inline
93 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
94 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C1>& m1,
95 const Eigen::Matrix<double, R2, C2>& m2) {
96 check_multiplicable("multiply", "m1", m1, "m2", m2);
97 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2> result(m1.rows(), m2.cols());
98 for (size_type i = 0; i < m1.rows(); i++) {
99 Eigen::Matrix<fvar<T>, 1, C1> crow = m1.row(i);
100 for (size_type j = 0; j < m2.cols(); j++) {
101 Eigen::Matrix<double, R2, 1> ccol = m2.col(j);
102 result(i, j) = dot_product(crow, ccol);
103 }
104 }
105 return result;
106 }
107
108 template<typename T, int R1, int C1, int R2, int C2>
109 inline
110 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2>
111 multiply(const Eigen::Matrix<double, R1, C1>& m1,
112 const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, C2>& m2) {
113 check_multiplicable("multiply",
114 "m1", m1,
115 "m2", m2);
116 Eigen::Matrix<fvar<T>, R1, C2> result(m1.rows(), m2.cols());
117 for (size_type i = 0; i < m1.rows(); i++) {
118 Eigen::Matrix<double, 1, C1> crow = m1.row(i);
119 for (size_type j = 0; j < m2.cols(); j++) {
120 Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, 1> ccol = m2.col(j);
121 result(i, j) = dot_product(crow, ccol);
122 }
123 }
124 return result;
125 }
126
127 template <typename T, int C1, int R2>
128 inline
129 fvar<T>
130 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, 1, C1>& rv,
131 const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, 1>& v) {
132 check_multiplicable("multiply", "rv", rv, "v", v);
133 return dot_product(rv, v);
134 }
135
136 template <typename T, int C1, int R2>
137 inline
138 fvar<T>
139 multiply(const Eigen::Matrix<fvar<T>, 1, C1>& rv,
140 const Eigen::Matrix<double, R2, 1>& v) {
141 check_multiplicable("multiply", "rv", rv, "v", v);
142 return dot_product(rv, v);
143 }
144
145 template <typename T, int C1, int R2>
146 inline
147 fvar<T>
148 multiply(const Eigen::Matrix<double, 1, C1>& rv,
149 const Eigen::Matrix<fvar<T>, R2, 1>& v) {
150 check_multiplicable("multiply", "rv", rv, "v", v);
151 return dot_product(rv, v);
152 }
153
154 }
155 }
156 #endif
typedefs.hpp
core.hpp
check_multiplicable.hpp
stan
Definition: log_sum_exp.hpp:8
stan::math::multiply
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > multiply(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &m, const fvar< T > &c)
Definition: multiply.hpp:20
stan::math::size_type
Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic >::Index size_type
Type for sizes and indexes in an Eigen matrix with double e.
Definition: typedefs.hpp:13
stan::math::check_multiplicable
bool check_multiplicable(const char *function, const char *name1, const T1 &y1, const char *name2, const T2 &y2)
Return true if the matrices can be multiplied.
Definition: check_multiplicable.hpp:32
dot_product.hpp
stan::math::dot_product
fvar< T > dot_product(const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &v1, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &v2)
Definition: dot_product.hpp:18
Eigen.hpp
to_fvar.hpp
stan::math::fvar
Definition: fvar.hpp:12
typedefs.hpp

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