-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
helper_funcs.cpp
169 lines (148 loc) · 6.08 KB
/
helper_funcs.cpp
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo, RcppEigen)]]
#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppEigen.h>
#include <Rcpp.h>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <Eigen/SparseCholesky>
using namespace Rcpp;
// // [[Rcpp::export]]
// Eigen::MatrixXd update_off_diag(int N, int m_k, double lambda, Eigen::MatrixXd Psi_k, Eigen::MatrixXd gram_k, Eigen::MatrixXd X_k, Eigen::MatrixXd gram_l) {
//
// for (int p = 0; p < m_k - 1; p++){
// for (int q = p + 1; q < m_k; q++){
// Psi_k(p, q) = 0;
// Psi_k(q, p) = 0;
// Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k;
// double num = (-1.0/N) * (gram_Psi_k(q, p) + gram_Psi_k(p, q) + gram_l(q, p) + gram_l(p, q));
// double denom = (1.0/N) * (gram_k(q, q) + gram_k(p, p));
// Psi_k(p, q) = (num/std::abs(num)) * std::max(std::abs(num) - lambda/N, 0.0)/denom;
// Psi_k(q, p) = Psi_k(p, q);
// }
// }
//
// return Psi_k;
// }
//
// // [[Rcpp::export]]
// Eigen::MatrixXd update_diag(int N, int m_k, int d, double sum_trace, Eigen::MatrixXd Psi_k, Eigen::MatrixXd gram_k, Eigen::MatrixXd X_k, Eigen::MatrixXd gram_l) {
//
// for (int p = 0; p < m_k; p++){
// Psi_k(p, p) = 0;
// Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k;
// double a = (1.0/N) * gram_k(p, p);
// double b = (1.0/N) * (gram_k(p, p) * sum_trace/(d/m_k) + gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p));
// double c = (1.0/N) * ((gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p))*sum_trace/(d/m_k) - d/m_k);
// Psi_k(p, p) = (-b + sqrt(pow(b, 2.0) - 4.0*a*c))/(2.0*a);
// }
//
// return Psi_k;
// }
// // [[Rcpp::export]]
// Eigen::MatrixXd update_off_diag(int N, int m_k, double lambda, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> Psi_k, const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> X_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_l) {
//
// for (int p = 0; p < m_k - 1; p++){
// for (int q = p + 1; q < m_k; q++){
// Psi_k(p, q) = 0;
// Psi_k(q, p) = 0;
// Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k;
// double num = (-1.0/N) * (gram_Psi_k(q, p) + gram_Psi_k(p, q) + gram_l(q, p) + gram_l(p, q));
// double denom = (1.0/N) * (gram_k(q, q) + gram_k(p, p));
// Psi_k(p, q) = (num/std::abs(num)) * std::max(std::abs(num) - lambda/N, 0.0)/denom;
// Psi_k(q, p) = Psi_k(p, q);
// }
// }
//
// return Psi_k;
// }
//
// // [[Rcpp::export]]
// Eigen::MatrixXd update_diag(int N, int m_k, int d, double sum_trace, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> Psi_k, const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> X_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_l) {
//
// for (int p = 0; p < m_k; p++){
// Psi_k(p, p) = 0;
// Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k;
// double a = (1.0/N) * gram_k(p, p);
// double b = (1.0/N) * (gram_k(p, p) * sum_trace/(d/m_k) + gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p));
// double c = (1.0/N) * ((gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p))*sum_trace/(d/m_k) - d/m_k);
// Psi_k(p, p) = (-b + sqrt(pow(b, 2.0) - 4.0*a*c))/(2.0*a);
// }
//
// return Psi_k;
// }
// // [[Rcpp::export]]
// Eigen::MatrixXd update_diag(int N, int m_k, int d, double sum_trace, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> Psi_k, const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> X_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_l) {
//
// for (int p = 0; p < m_k; p++){
// Psi_k(p, p) = 0;
// Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k;
// double a = (1.0/N) * gram_k(p, p);
// double b = (1.0/N) * (gram_k(p, p) * sum_trace/(d/m_k) + gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p));
// double c = (1.0/N) * ((gram_Psi_k(p, p) + gram_l(p, p))*sum_trace/(d/m_k) - d/m_k);
// Psi_k(p, p) = (-b + sqrt(pow(b, 2.0) - 4.0*a*c))/(2.0*a);
// }
//
// return Psi_k;
// }
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd update_off_diag(int N, int m_k, double lambda, const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> Psi_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> gram_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> X_k, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> sum_gram_othermodes, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> W_gram) {
Eigen::MatrixXd Psi_k_hat = Psi_k;
for (int p = 0; p < m_k - 1; p++){
for (int q = p + 1; q < m_k; q++){
Psi_k_hat(p, p) = 0;
Psi_k_hat(q, q) = 0;
Psi_k_hat(p, q) = 0;
Psi_k_hat(q, p) = 0;
Eigen::MatrixXd gram_Psi_k = gram_k * Psi_k_hat;
double num = (-1.0/N) * (W_gram(p, q) + W_gram(q, p) + gram_Psi_k(q, p) + gram_Psi_k(p, q) + sum_gram_othermodes(q, p) + sum_gram_othermodes(p, q));
double denom = (1.0/N) * (gram_k(q, q) + gram_k(p, p));
Psi_k_hat(p, q) = (num/std::abs(num)) * std::max(std::abs(num) - lambda/N, 0.0)/denom;
Psi_k_hat(q, p) = Psi_k_hat(p, q);
}
}
return Psi_k_hat;
}
// [[Rcpp::export]]
arma::mat stdmvrnormArma(int n, int d) {
arma::mat Y = arma::randn(n, d);
return Y;
}
// [[Rcpp::export]]
arma::mat mvrnormArma(int n, arma::vec mu, arma::mat sigma) {
int ncols = sigma.n_cols;
arma::mat Y = arma::randn(n, ncols);
return arma::repmat(mu, 1, n).t() + Y * arma::chol(sigma);
}
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd mvrnormEigen(const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> Z, Eigen::Map<Eigen::SparseMatrix<double> > Omega_sqrt) {
Eigen::SimplicialLDLT<Eigen::SparseMatrix<double> > solver;
Eigen::MatrixXd X = solver.compute(Omega_sqrt).solve(Z);
return X;
}
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd mat_inv(const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> A){
Eigen::MatrixXd A_inv = A.inverse();
return A_inv;
}
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd mat_mult(const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> A, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> B){
Eigen::MatrixXd C = A * B;
return C;
}
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd kronecker_prod(const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> A, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> B){
Eigen::MatrixXd C = kroneckerProduct(A, B);
return C;
}
// [[Rcpp::export]]
Eigen::MatrixXd kronecker_sum(const Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> A, Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> B){
int m = A.cols();
int n = B.cols();
Eigen::MatrixXd I_m(m, m);
I_m << Eigen::MatrixXd::Identity(m, m);
Eigen::MatrixXd I_n(n, n);
I_n << Eigen::MatrixXd::Identity(n, n);
Eigen::MatrixXd C = kroneckerProduct(I_n, A) + kroneckerProduct(B, I_m);
// Eigen::MatrixXd C = kroneckerProduct(A, I_n) + kroneckerProduct(I_m, B);
return C;
}