Quellcodebibliothek Statistik Leitseite products/Sources/formale Sprachen/C/MySQL/Eigen/src/Core/products/   (MySQL Server Version 8.1-8.4©)  Datei vom 12.11.2025 mit Größe 14 kB image not shown  

Quelle  TriangularSolverMatrix.h   Sprache: C

 
// This file is part of Eigen, a lightweight C++ template library
// for linear algebra.
//
// Copyright (C) 2009 Gael Guennebaud <gael.guennebaud@inria.fr>
//
// This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla
// Public License v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed
// with this file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/.

#ifndef EIGEN_TRIANGULAR_SOLVER_MATRIX_H
#define EIGEN_TRIANGULAR_SOLVER_MATRIX_H

namespace Eigen { 

namespace internal {

// if the rhs is row major, let's transpose the product
template <typename Scalar, typename Index, int Side, int Mode, bool Conjugate, int TriStorageOrder, int OtherInnerStride>
struct triangular_solve_matrix<Scalar,Index,Side,Mode,Conjugate,TriStorageOrder,RowMajor,OtherInnerStride>
{
  static void run(
    Index size, Index cols,
    const Scalar*  tri, Index triStride,
    Scalar* _other, Index otherIncr, Index otherStride,
    level3_blocking<Scalar,Scalar>& blocking)
  {
    triangular_solve_matrix<
      Scalar, Index, Side==OnTheLeft?OnTheRight:OnTheLeft,
      (Mode&UnitDiag) | ((Mode&Upper) ? Lower : Upper),
      NumTraits<Scalar>::IsComplex && Conjugate,
      TriStorageOrder==RowMajor ? ColMajor : RowMajor, ColMajor, OtherInnerStride>
      ::run(size, cols, tri, triStride, _other, otherIncr, otherStride, blocking);
  }
};

/* Optimized triangular solver with multiple right hand side and the triangular matrix on the left
 */

template <typename Scalar, typename Index, int Mode, bool Conjugate, int TriStorageOrder,int OtherInnerStride>
struct triangular_solve_matrix<Scalar,Index,OnTheLeft,Mode,Conjugate,TriStorageOrder,ColMajor,OtherInnerStride>
{
  static EIGEN_DONT_INLINE void run(
    Index size, Index otherSize,
    const Scalar* _tri, Index triStride,
    Scalar* _other, Index otherIncr, Index otherStride,
    level3_blocking<Scalar,Scalar>& blocking);
};
template <typename Scalar, typename Index, int Mode, bool Conjugate, int TriStorageOrder, int OtherInnerStride>
EIGEN_DONT_INLINE void triangular_solve_matrix<Scalar,Index,OnTheLeft,Mode,Conjugate,TriStorageOrder,ColMajor,OtherInnerStride>::run(
    Index size, Index otherSize,
    const Scalar* _tri, Index triStride,
    Scalar* _other, Index otherIncr, Index otherStride,
    level3_blocking<Scalar,Scalar>& blocking)
  {
    Index cols = otherSize;

    typedef const_blas_data_mapper<Scalar, Index, TriStorageOrder> TriMapper;
    typedef blas_data_mapper<Scalar, Index, ColMajor, Unaligned, OtherInnerStride> OtherMapper;
    TriMapper tri(_tri, triStride);
    OtherMapper other(_other, otherStride, otherIncr);

    typedef gebp_traits<Scalar,Scalar> Traits;

    enum {
      SmallPanelWidth   = EIGEN_PLAIN_ENUM_MAX(Traits::mr,Traits::nr),
      IsLower = (Mode&Lower) == Lower
    };

    Index kc = blocking.kc();                   // cache block size along the K direction
    Index mc = (std::min)(size,blocking.mc());  // cache block size along the M direction

    std::size_t sizeA = kc*mc;
    std::size_t sizeB = kc*cols;

    ei_declare_aligned_stack_constructed_variable(Scalar, blockA, sizeA, blocking.blockA());
    ei_declare_aligned_stack_constructed_variable(Scalar, blockB, sizeB, blocking.blockB());

    conj_if<Conjugate> conj;
    gebp_kernel<Scalar, Scalar, Index, OtherMapper, Traits::mr, Traits::nr, Conjugate, falsegebp_kernel;
    gemm_pack_lhs<Scalar, Index, TriMapper, Traits::mr, Traits::LhsProgress, typename Traits::LhsPacket4Packing, TriStorageOrder> pack_lhs;
    gemm_pack_rhs<Scalar, Index, OtherMapper, Traits::nr, ColMajor, falsetrue> pack_rhs;

    // the goal here is to subdivise the Rhs panels such that we keep some cache
    // coherence when accessing the rhs elements
    std::ptrdiff_t l1, l2, l3;
    manage_caching_sizes(GetAction, &l1, &l2, &l3);
    Index subcols = cols>0 ? l2/(4 * sizeof(Scalar) * std::max<Index>(otherStride,size)) : 0;
    subcols = std::max<Index>((subcols/Traits::nr)*Traits::nr, Traits::nr);

    for(Index k2=IsLower ? 0 : size;
        IsLower ? k2<size : k2>0;
        IsLower ? k2+=kc : k2-=kc)
    {
      const Index actual_kc = (std::min)(IsLower ? size-k2 : k2, kc);

      // We have selected and packed a big horizontal panel R1 of rhs. Let B be the packed copy of this panel,
      // and R2 the remaining part of rhs. The corresponding vertical panel of lhs is split into
      // A11 (the triangular part) and A21 the remaining rectangular part.
      // Then the high level algorithm is:
      //  - B = R1                    => general block copy (done during the next step)
      //  - R1 = A11^-1 B             => tricky part
      //  - update B from the new R1  => actually this has to be performed continuously during the above step
      //  - R2 -= A21 * B             => GEPP

      // The tricky part: compute R1 = A11^-1 B while updating B from R1
      // The idea is to split A11 into multiple small vertical panels.
      // Each panel can be split into a small triangular part T1k which is processed without optimization,
      // and the remaining small part T2k which is processed using gebp with appropriate block strides
      for(Index j2=0; j2<cols; j2+=subcols)
      {
        Index actual_cols = (std::min)(cols-j2,subcols);
        // for each small vertical panels [T1k^T, T2k^T]^T of lhs
        for (Index k1=0; k1<actual_kc; k1+=SmallPanelWidth)
        {
          Index actualPanelWidth = std::min<Index>(actual_kc-k1, SmallPanelWidth);
          // tr solve
          for (Index k=0; k<actualPanelWidth; ++k)
          {
            // TODO write a small kernel handling this (can be shared with trsv)
            Index i  = IsLower ? k2+k1+k : k2-k1-k-1;
            Index rs = actualPanelWidth - k - 1; // remaining size
            Index s  = TriStorageOrder==RowMajor ? (IsLower ? k2+k1 : i+1)
                                                 :  IsLower ? i+1 : i-rs;

            Scalar a = (Mode & UnitDiag) ? Scalar(1) : Scalar(1)/conj(tri(i,i));
            for (Index j=j2; j<j2+actual_cols; ++j)
            {
              if (TriStorageOrder==RowMajor)
              {
                Scalar b(0);
                const Scalar* l = &tri(i,s);
                typename OtherMapper::LinearMapper r = other.getLinearMapper(s,j);
                for (Index i3=0; i3<k; ++i3)
                  b += conj(l[i3]) * r(i3);

                other(i,j) = (other(i,j) - b)*a;
              }
              else
              {
                Scalar& otherij = other(i,j);
                otherij *= a;
                Scalar b = otherij;
                typename OtherMapper::LinearMapper r = other.getLinearMapper(s,j);
                typename TriMapper::LinearMapper l = tri.getLinearMapper(s,i);
                for (Index i3=0;i3<rs;++i3)
                  r(i3) -= b * conj(l(i3));
              }
            }
          }

          Index lengthTarget = actual_kc-k1-actualPanelWidth;
          Index startBlock   = IsLower ? k2+k1 : k2-k1-actualPanelWidth;
          Index blockBOffset = IsLower ? k1 : lengthTarget;

          // update the respective rows of B from other
          pack_rhs(blockB+actual_kc*j2, other.getSubMapper(startBlock,j2), actualPanelWidth, actual_cols, actual_kc, blockBOffset);

          // GEBP
          if (lengthTarget>0)
          {
            Index startTarget  = IsLower ? k2+k1+actualPanelWidth : k2-actual_kc;

            pack_lhs(blockA, tri.getSubMapper(startTarget,startBlock), actualPanelWidth, lengthTarget);

            gebp_kernel(other.getSubMapper(startTarget,j2), blockA, blockB+actual_kc*j2, lengthTarget, actualPanelWidth, actual_cols, Scalar(-1),
                        actualPanelWidth, actual_kc, 0, blockBOffset);
          }
        }
      }
      
      // R2 -= A21 * B => GEPP
      {
        Index start = IsLower ? k2+kc : 0;
        Index end   = IsLower ? size : k2-kc;
        for(Index i2=start; i2<end; i2+=mc)
        {
          const Index actual_mc = (std::min)(mc,end-i2);
          if (actual_mc>0)
          {
            pack_lhs(blockA, tri.getSubMapper(i2, IsLower ? k2 : k2-kc), actual_kc, actual_mc);

            gebp_kernel(other.getSubMapper(i2, 0), blockA, blockB, actual_mc, actual_kc, cols, Scalar(-1), -1, -1, 0, 0);
          }
        }
      }
    }
  }

/* Optimized triangular solver with multiple left hand sides and the triangular matrix on the right
 */

template <typename Scalar, typename Index, int Mode, bool Conjugate, int TriStorageOrder, int OtherInnerStride>
struct triangular_solve_matrix<Scalar,Index,OnTheRight,Mode,Conjugate,TriStorageOrder,ColMajor,OtherInnerStride>
{
  static EIGEN_DONT_INLINE void run(
    Index size, Index otherSize,
    const Scalar* _tri, Index triStride,
    Scalar* _other, Index otherIncr, Index otherStride,
    level3_blocking<Scalar,Scalar>& blocking);
};
template <typename Scalar, typename Index, int Mode, bool Conjugate, int TriStorageOrder, int OtherInnerStride>
EIGEN_DONT_INLINE void triangular_solve_matrix<Scalar,Index,OnTheRight,Mode,Conjugate,TriStorageOrder,ColMajor,OtherInnerStride>::run(
    Index size, Index otherSize,
    const Scalar* _tri, Index triStride,
    Scalar* _other, Index otherIncr, Index otherStride,
    level3_blocking<Scalar,Scalar>& blocking)
  {
    Index rows = otherSize;
    typedef typename NumTraits<Scalar>::Real RealScalar;

    typedef blas_data_mapper<Scalar, Index, ColMajor, Unaligned, OtherInnerStride> LhsMapper;
    typedef const_blas_data_mapper<Scalar, Index, TriStorageOrder> RhsMapper;
    LhsMapper lhs(_other, otherStride, otherIncr);
    RhsMapper rhs(_tri, triStride);

    typedef gebp_traits<Scalar,Scalar> Traits;
    enum {
      RhsStorageOrder   = TriStorageOrder,
      SmallPanelWidth   = EIGEN_PLAIN_ENUM_MAX(Traits::mr,Traits::nr),
      IsLower = (Mode&Lower) == Lower
    };

    Index kc = blocking.kc();                   // cache block size along the K direction
    Index mc = (std::min)(rows,blocking.mc());  // cache block size along the M direction

    std::size_t sizeA = kc*mc;
    std::size_t sizeB = kc*size;

    ei_declare_aligned_stack_constructed_variable(Scalar, blockA, sizeA, blocking.blockA());
    ei_declare_aligned_stack_constructed_variable(Scalar, blockB, sizeB, blocking.blockB());

    conj_if<Conjugate> conj;
    gebp_kernel<Scalar, Scalar, Index, LhsMapper, Traits::mr, Traits::nr, false, Conjugate> gebp_kernel;
    gemm_pack_rhs<Scalar, Index, RhsMapper, Traits::nr, RhsStorageOrder> pack_rhs;
    gemm_pack_rhs<Scalar, Index, RhsMapper, Traits::nr, RhsStorageOrder,false,true> pack_rhs_panel;
    gemm_pack_lhs<Scalar, Index, LhsMapper, Traits::mr, Traits::LhsProgress, typename Traits::LhsPacket4Packing, ColMajor, falsetrue> pack_lhs_panel;

    for(Index k2=IsLower ? size : 0;
        IsLower ? k2>0 : k2<size;
        IsLower ? k2-=kc : k2+=kc)
    {
      const Index actual_kc = (std::min)(IsLower ? k2 : size-k2, kc);
      Index actual_k2 = IsLower ? k2-actual_kc : k2 ;

      Index startPanel = IsLower ? 0 : k2+actual_kc;
      Index rs = IsLower ? actual_k2 : size - actual_k2 - actual_kc;
      Scalar* geb = blockB+actual_kc*actual_kc;

      if (rs>0) pack_rhs(geb, rhs.getSubMapper(actual_k2,startPanel), actual_kc, rs);

      // triangular packing (we only pack the panels off the diagonal,
      // neglecting the blocks overlapping the diagonal
      {
        for (Index j2=0; j2<actual_kc; j2+=SmallPanelWidth)
        {
          Index actualPanelWidth = std::min<Index>(actual_kc-j2, SmallPanelWidth);
          Index actual_j2 = actual_k2 + j2;
          Index panelOffset = IsLower ? j2+actualPanelWidth : 0;
          Index panelLength = IsLower ? actual_kc-j2-actualPanelWidth : j2;

          if (panelLength>0)
          pack_rhs_panel(blockB+j2*actual_kc,
                         rhs.getSubMapper(actual_k2+panelOffset, actual_j2),
                         panelLength, actualPanelWidth,
                         actual_kc, panelOffset);
        }
      }

      for(Index i2=0; i2<rows; i2+=mc)
      {
        const Index actual_mc = (std::min)(mc,rows-i2);

        // triangular solver kernel
        {
          // for each small block of the diagonal (=> vertical panels of rhs)
          for (Index j2 = IsLower
                      ? (actual_kc - ((actual_kc%SmallPanelWidth) ? Index(actual_kc%SmallPanelWidth)
                                                                  : Index(SmallPanelWidth)))
                      : 0;
               IsLower ? j2>=0 : j2<actual_kc;
               IsLower ? j2-=SmallPanelWidth : j2+=SmallPanelWidth)
          {
            Index actualPanelWidth = std::min<Index>(actual_kc-j2, SmallPanelWidth);
            Index absolute_j2 = actual_k2 + j2;
            Index panelOffset = IsLower ? j2+actualPanelWidth : 0;
            Index panelLength = IsLower ? actual_kc - j2 - actualPanelWidth : j2;

            // GEBP
            if(panelLength>0)
            {
              gebp_kernel(lhs.getSubMapper(i2,absolute_j2),
                          blockA, blockB+j2*actual_kc,
                          actual_mc, panelLength, actualPanelWidth,
                          Scalar(-1),
                          actual_kc, actual_kc, // strides
                          panelOffset, panelOffset); // offsets
            }

            // unblocked triangular solve
            for (Index k=0; k<actualPanelWidth; ++k)
            {
              Index j = IsLower ? absolute_j2+actualPanelWidth-k-1 : absolute_j2+k;

              typename LhsMapper::LinearMapper r = lhs.getLinearMapper(i2,j);
              for (Index k3=0; k3<k; ++k3)
              {
                Scalar b = conj(rhs(IsLower ? j+1+k3 : absolute_j2+k3,j));
                typename LhsMapper::LinearMapper a = lhs.getLinearMapper(i2,IsLower ? j+1+k3 : absolute_j2+k3);
                for (Index i=0; i<actual_mc; ++i)
                  r(i) -= a(i) * b;
              }
              if((Mode & UnitDiag)==0)
              {
                Scalar inv_rjj = RealScalar(1)/conj(rhs(j,j));
                for (Index i=0; i<actual_mc; ++i)
                  r(i) *= inv_rjj;
              }
            }

            // pack the just computed part of lhs to A
            pack_lhs_panel(blockA, lhs.getSubMapper(i2,absolute_j2),
                           actualPanelWidth, actual_mc,
                           actual_kc, j2);
          }
        }

        if (rs>0)
          gebp_kernel(lhs.getSubMapper(i2, startPanel), blockA, geb,
                      actual_mc, actual_kc, rs, Scalar(-1),
                      -1, -1, 0, 0);
      }
    }
  }

// end namespace internal

// end namespace Eigen

#endif // EIGEN_TRIANGULAR_SOLVER_MATRIX_H

Messung V0.5
C=92 H=90 G=90

¤ Dauer der Verarbeitung: 0.4 Sekunden  ¤

*© Formatika GbR, Deutschland






Wurzel

Suchen

Beweissystem der NASA

Beweissystem Isabelle

NIST Cobol Testsuite

Cephes Mathematical Library

Wiener Entwicklungsmethode

Haftungshinweis

Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.

Bemerkung:

Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.