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factor_cov_matrix.hpp
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1 #ifndef STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_FACTOR_COV_MATRIX_HPP
2 #define STAN_MATH_PRIM_MAT_FUN_FACTOR_COV_MATRIX_HPP
3
4 #include <stan/math/prim/mat/fun/Eigen.hpp>
5 #include <stan/math/prim/mat/fun/factor_U.hpp>
6 #include <cstddef>
7
8
9 namespace stan {
10
11 namespace math {
12
25 template<typename T>
26 bool
27 factor_cov_matrix(const Eigen::Matrix
28 <T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>& Sigma,
29 Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1>& CPCs,
30 Eigen::Array<T, Eigen::Dynamic, 1>& sds) {
31 size_t K = sds.rows();
32
33 sds = Sigma.diagonal().array();
34 if ( (sds <= 0.0).any() ) return false;
35 sds = sds.sqrt();
36
37 Eigen::DiagonalMatrix<T, Eigen::Dynamic> D(K);
38 D.diagonal() = sds.inverse();
39 sds = sds.log(); // now unbounded
40
41 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> R = D * Sigma * D;
42 // to hopefully prevent pivoting due to floating point error
43 R.diagonal().setOnes();
44 Eigen::LDLT<Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> > ldlt;
45 ldlt = R.ldlt();
46 if (!ldlt.isPositive())
47 return false;
48 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> U = ldlt.matrixU();
49 factor_U(U, CPCs);
50 return true;
51 }
52
53 }
54
55 }
56
57 #endif
factor_U.hpp
stan
Definition: log_sum_exp.hpp:8
stan::math::factor_cov_matrix
bool factor_cov_matrix(const Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &Sigma, Eigen::Array< T, Eigen::Dynamic, 1 > &CPCs, Eigen::Array< T, Eigen::Dynamic, 1 > &sds)
This function is intended to make starting values, given a covariance matrix Sigma.
Definition: factor_cov_matrix.hpp:27
stan::math::factor_U
void factor_U(const Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &U, Eigen::Array< T, Eigen::Dynamic, 1 > &CPCs)
This function is intended to make starting values, given a unit upper-triangular matrix U such that U...
Definition: factor_U.hpp:29
Eigen.hpp

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