Quellcodebibliothek Statistik Leitseite products/sources/formale Sprachen/C/MySQL/Eigen/src/LU/arch/   (MySQL Server Version 8.1-8.4©)  Datei vom 12.11.2025 mit Größe 13 kB image not shown  

Quelle  InverseSize4.h   Sprache: C

 
// This file is part of Eigen, a lightweight C++ template library
// for linear algebra.
//
// Copyright (C) 2001 Intel Corporation
// Copyright (C) 2010 Gael Guennebaud <gael.guennebaud@inria.fr>
// Copyright (C) 2009 Benoit Jacob <jacob.benoit.1@gmail.com>
//
// 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/.
//
// The algorithm below is a reimplementation of former \src\LU\Inverse_SSE.h using PacketMath.
// inv(M) = M#/|M|, where inv(M), M# and |M| denote the inverse of M,
// adjugate of M and determinant of M respectively. M# is computed block-wise
// using specific formulae. For proof, see:
// https://lxjk.github.io/2017/09/03/Fast-4x4-Matrix-Inverse-with-SSE-SIMD-Explained.html
// Variable names are adopted from \src\LU\Inverse_SSE.h.
//
// The SSE code for the 4x4 float and double matrix inverse in former (deprecated) \src\LU\Inverse_SSE.h
// comes from the following Intel's library:
// http://software.intel.com/en-us/articles/optimized-matrix-library-for-use-with-the-intel-pentiumr-4-processors-sse2-instructions/
//
// Here is the respective copyright and license statement:
//
//   Copyright (c) 2001 Intel Corporation.
//
// Permition is granted to use, copy, distribute and prepare derivative works
// of this library for any purpose and without fee, provided, that the above
// copyright notice and this statement appear in all copies.
// Intel makes no representations about the suitability of this software for
// any purpose, and specifically disclaims all warranties.
// See LEGAL.TXT for all the legal information.
//
// TODO: Unify implementations of different data types (i.e. float and double).
#ifndef EIGEN_INVERSE_SIZE_4_H
#define EIGEN_INVERSE_SIZE_4_H

namespace Eigen
{
namespace internal
{
template <typename MatrixType, typename ResultType>
struct compute_inverse_size4<Architecture::Target, float, MatrixType, ResultType>
{
  enum
  {
    MatrixAlignment = traits<MatrixType>::Alignment,
    ResultAlignment = traits<ResultType>::Alignment,
    StorageOrdersMatch = (MatrixType::Flags & RowMajorBit) == (ResultType::Flags & RowMajorBit)
  };
  typedef typename conditional<(MatrixType::Flags & LinearAccessBit), MatrixType const &, typename MatrixType::PlainObject>::type ActualMatrixType;

  static void run(const MatrixType &mat, ResultType &result)
  {
    ActualMatrixType matrix(mat);

    const float* data = matrix.data();
    const Index stride = matrix.innerStride();
    Packet4f _L1 = ploadt<Packet4f,MatrixAlignment>(data);
    Packet4f _L2 = ploadt<Packet4f,MatrixAlignment>(data + stride*4);
    Packet4f _L3 = ploadt<Packet4f,MatrixAlignment>(data + stride*8);
    Packet4f _L4 = ploadt<Packet4f,MatrixAlignment>(data + stride*12);

    // Four 2x2 sub-matrices of the input matrix
    // input = [[A, B],
    //          [C, D]]
    Packet4f A, B, C, D;

    if (!StorageOrdersMatch)
    {
      A = vec4f_unpacklo(_L1, _L2);
      B = vec4f_unpacklo(_L3, _L4);
      C = vec4f_unpackhi(_L1, _L2);
      D = vec4f_unpackhi(_L3, _L4);
    }
    else
    {
      A = vec4f_movelh(_L1, _L2);
      B = vec4f_movehl(_L2, _L1);
      C = vec4f_movelh(_L3, _L4);
      D = vec4f_movehl(_L4, _L3);
    }

    Packet4f AB, DC;

    // AB = A# * B, where A# denotes the adjugate of A, and * denotes matrix product.
    AB = pmul(vec4f_swizzle2(A, A, 3, 3, 0, 0), B);
    AB = psub(AB, pmul(vec4f_swizzle2(A, A, 1, 1, 2, 2), vec4f_swizzle2(B, B, 2, 3, 0, 1)));

    // DC = D#*C
    DC = pmul(vec4f_swizzle2(D, D, 3, 3, 0, 0), C);
    DC = psub(DC, pmul(vec4f_swizzle2(D, D, 1, 1, 2, 2), vec4f_swizzle2(C, C, 2, 3, 0, 1)));

    // determinants of the sub-matrices
    Packet4f dA, dB, dC, dD;

    dA = pmul(vec4f_swizzle2(A, A, 3, 3, 1, 1), A);
    dA = psub(dA, vec4f_movehl(dA, dA));

    dB = pmul(vec4f_swizzle2(B, B, 3, 3, 1, 1), B);
    dB = psub(dB, vec4f_movehl(dB, dB));

    dC = pmul(vec4f_swizzle2(C, C, 3, 3, 1, 1), C);
    dC = psub(dC, vec4f_movehl(dC, dC));

    dD = pmul(vec4f_swizzle2(D, D, 3, 3, 1, 1), D);
    dD = psub(dD, vec4f_movehl(dD, dD));

    Packet4f d, d1, d2;

    d = pmul(vec4f_swizzle2(DC, DC, 0, 2, 1, 3), AB);
    d = padd(d, vec4f_movehl(d, d));
    d = padd(d, vec4f_swizzle2(d, d, 1, 0, 0, 0));
    d1 = pmul(dA, dD);
    d2 = pmul(dB, dC);

    // determinant of the input matrix, det = |A||D| + |B||C| - trace(A#*B*D#*C)
    Packet4f det = vec4f_duplane(psub(padd(d1, d2), d), 0);

    // reciprocal of the determinant of the input matrix, rd = 1/det
    Packet4f rd = pdiv(pset1<Packet4f>(1.0f), det);

    // Four sub-matrices of the inverse
    Packet4f iA, iB, iC, iD;

    // iD = D*|A| - C*A#*B
    iD = pmul(vec4f_swizzle2(C, C, 0, 0, 2, 2), vec4f_movelh(AB, AB));
    iD = padd(iD, pmul(vec4f_swizzle2(C, C, 1, 1, 3, 3), vec4f_movehl(AB, AB)));
    iD = psub(pmul(D, vec4f_duplane(dA, 0)), iD);

    // iA = A*|D| - B*D#*C
    iA = pmul(vec4f_swizzle2(B, B, 0, 0, 2, 2), vec4f_movelh(DC, DC));
    iA = padd(iA, pmul(vec4f_swizzle2(B, B, 1, 1, 3, 3), vec4f_movehl(DC, DC)));
    iA = psub(pmul(A, vec4f_duplane(dD, 0)), iA);

    // iB = C*|B| - D * (A#B)# = C*|B| - D*B#*A
    iB = pmul(D, vec4f_swizzle2(AB, AB, 3, 0, 3, 0));
    iB = psub(iB, pmul(vec4f_swizzle2(D, D, 1, 0, 3, 2), vec4f_swizzle2(AB, AB, 2, 1, 2, 1)));
    iB = psub(pmul(C, vec4f_duplane(dB, 0)), iB);

    // iC = B*|C| - A * (D#C)# = B*|C| - A*C#*D
    iC = pmul(A, vec4f_swizzle2(DC, DC, 3, 0, 3, 0));
    iC = psub(iC, pmul(vec4f_swizzle2(A, A, 1, 0, 3, 2), vec4f_swizzle2(DC, DC, 2, 1, 2, 1)));
    iC = psub(pmul(B, vec4f_duplane(dC, 0)), iC);

    const float sign_mask[4] = {0.0f, numext::bit_cast<float>(0x80000000u), numext::bit_cast<float>(0x80000000u), 0.0f};
    const Packet4f p4f_sign_PNNP = ploadu<Packet4f>(sign_mask);
    rd = pxor(rd, p4f_sign_PNNP);
    iA = pmul(iA, rd);
    iB = pmul(iB, rd);
    iC = pmul(iC, rd);
    iD = pmul(iD, rd);

    Index res_stride = result.outerStride();
    float *res = result.data();

    pstoret<float, Packet4f, ResultAlignment>(res + 0, vec4f_swizzle2(iA, iB, 3, 1, 3, 1));
    pstoret<float, Packet4f, ResultAlignment>(res + res_stride, vec4f_swizzle2(iA, iB, 2, 0, 2, 0));
    pstoret<float, Packet4f, ResultAlignment>(res + 2 * res_stride, vec4f_swizzle2(iC, iD, 3, 1, 3, 1));
    pstoret<float, Packet4f, ResultAlignment>(res + 3 * res_stride, vec4f_swizzle2(iC, iD, 2, 0, 2, 0));
  }
};

#if !(defined EIGEN_VECTORIZE_NEON && !(EIGEN_ARCH_ARM64 && !EIGEN_APPLE_DOUBLE_NEON_BUG))
// same algorithm as above, except that each operand is split into
// halves for two registers to hold.
template <typename MatrixType, typename ResultType>
struct compute_inverse_size4<Architecture::Target, double, MatrixType, ResultType>
{
  enum
  {
    MatrixAlignment = traits<MatrixType>::Alignment,
    ResultAlignment = traits<ResultType>::Alignment,
    StorageOrdersMatch = (MatrixType::Flags & RowMajorBit) == (ResultType::Flags & RowMajorBit)
  };
  typedef typename conditional<(MatrixType::Flags & LinearAccessBit),
                               MatrixType const &,
                               typename MatrixType::PlainObject>::type
      ActualMatrixType;

  static void run(const MatrixType &mat, ResultType &result)
  {
    ActualMatrixType matrix(mat);

    // Four 2x2 sub-matrices of the input matrix, each is further divided into upper and lower
    // row e.g. A1, upper row of A, A2, lower row of A
    // input = [[A, B],  =  [[[A1, [B1,
    //          [C, D]]        A2], B2]],
    //                       [[C1, [D1,
    //                         C2], D2]]]

    Packet2d A1, A2, B1, B2, C1, C2, D1, D2;

    const double* data = matrix.data();
    const Index stride = matrix.innerStride();
    if (StorageOrdersMatch)
    {
      A1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*0);
      B1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*2);
      A2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*4);
      B2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*6);
      C1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*8);
      D1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*10);
      C2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*12);
      D2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*14);
    }
    else
    {
      Packet2d temp;
      A1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*0);
      C1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*2);
      A2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*4);
      C2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*6);
      temp = A1;
      A1 = vec2d_unpacklo(A1, A2);
      A2 = vec2d_unpackhi(temp, A2);

      temp = C1;
      C1 = vec2d_unpacklo(C1, C2);
      C2 = vec2d_unpackhi(temp, C2);

      B1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*8);
      D1 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*10);
      B2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*12);
      D2 = ploadt<Packet2d,MatrixAlignment>(data + stride*14);

      temp = B1;
      B1 = vec2d_unpacklo(B1, B2);
      B2 = vec2d_unpackhi(temp, B2);

      temp = D1;
      D1 = vec2d_unpacklo(D1, D2);
      D2 = vec2d_unpackhi(temp, D2);
    }

    // determinants of the sub-matrices
    Packet2d dA, dB, dC, dD;

    dA = vec2d_swizzle2(A2, A2, 1);
    dA = pmul(A1, dA);
    dA = psub(dA, vec2d_duplane(dA, 1));

    dB = vec2d_swizzle2(B2, B2, 1);
    dB = pmul(B1, dB);
    dB = psub(dB, vec2d_duplane(dB, 1));

    dC = vec2d_swizzle2(C2, C2, 1);
    dC = pmul(C1, dC);
    dC = psub(dC, vec2d_duplane(dC, 1));

    dD = vec2d_swizzle2(D2, D2, 1);
    dD = pmul(D1, dD);
    dD = psub(dD, vec2d_duplane(dD, 1));

    Packet2d DC1, DC2, AB1, AB2;

    // AB = A# * B, where A# denotes the adjugate of A, and * denotes matrix product.
    AB1 = pmul(B1, vec2d_duplane(A2, 1));
    AB2 = pmul(B2, vec2d_duplane(A1, 0));
    AB1 = psub(AB1, pmul(B2, vec2d_duplane(A1, 1)));
    AB2 = psub(AB2, pmul(B1, vec2d_duplane(A2, 0)));

    // DC = D#*C
    DC1 = pmul(C1, vec2d_duplane(D2, 1));
    DC2 = pmul(C2, vec2d_duplane(D1, 0));
    DC1 = psub(DC1, pmul(C2, vec2d_duplane(D1, 1)));
    DC2 = psub(DC2, pmul(C1, vec2d_duplane(D2, 0)));

    Packet2d d1, d2;

    // determinant of the input matrix, det = |A||D| + |B||C| - trace(A#*B*D#*C)
    Packet2d det;

    // reciprocal of the determinant of the input matrix, rd = 1/det
    Packet2d rd;

    d1 = pmul(AB1, vec2d_swizzle2(DC1, DC2, 0));
    d2 = pmul(AB2, vec2d_swizzle2(DC1, DC2, 3));
    rd = padd(d1, d2);
    rd = padd(rd, vec2d_duplane(rd, 1));

    d1 = pmul(dA, dD);
    d2 = pmul(dB, dC);

    det = padd(d1, d2);
    det = psub(det, rd);
    det = vec2d_duplane(det, 0);
    rd = pdiv(pset1<Packet2d>(1.0), det);

    // rows of four sub-matrices of the inverse
    Packet2d iA1, iA2, iB1, iB2, iC1, iC2, iD1, iD2;

    // iD = D*|A| - C*A#*B
    iD1 = pmul(AB1, vec2d_duplane(C1, 0));
    iD2 = pmul(AB1, vec2d_duplane(C2, 0));
    iD1 = padd(iD1, pmul(AB2, vec2d_duplane(C1, 1)));
    iD2 = padd(iD2, pmul(AB2, vec2d_duplane(C2, 1)));
    dA = vec2d_duplane(dA, 0);
    iD1 = psub(pmul(D1, dA), iD1);
    iD2 = psub(pmul(D2, dA), iD2);

    // iA = A*|D| - B*D#*C
    iA1 = pmul(DC1, vec2d_duplane(B1, 0));
    iA2 = pmul(DC1, vec2d_duplane(B2, 0));
    iA1 = padd(iA1, pmul(DC2, vec2d_duplane(B1, 1)));
    iA2 = padd(iA2, pmul(DC2, vec2d_duplane(B2, 1)));
    dD = vec2d_duplane(dD, 0);
    iA1 = psub(pmul(A1, dD), iA1);
    iA2 = psub(pmul(A2, dD), iA2);

    // iB = C*|B| - D * (A#B)# = C*|B| - D*B#*A
    iB1 = pmul(D1, vec2d_swizzle2(AB2, AB1, 1));
    iB2 = pmul(D2, vec2d_swizzle2(AB2, AB1, 1));
    iB1 = psub(iB1, pmul(vec2d_swizzle2(D1, D1, 1), vec2d_swizzle2(AB2, AB1, 2)));
    iB2 = psub(iB2, pmul(vec2d_swizzle2(D2, D2, 1), vec2d_swizzle2(AB2, AB1, 2)));
    dB = vec2d_duplane(dB, 0);
    iB1 = psub(pmul(C1, dB), iB1);
    iB2 = psub(pmul(C2, dB), iB2);

    // iC = B*|C| - A * (D#C)# = B*|C| - A*C#*D
    iC1 = pmul(A1, vec2d_swizzle2(DC2, DC1, 1));
    iC2 = pmul(A2, vec2d_swizzle2(DC2, DC1, 1));
    iC1 = psub(iC1, pmul(vec2d_swizzle2(A1, A1, 1), vec2d_swizzle2(DC2, DC1, 2)));
    iC2 = psub(iC2, pmul(vec2d_swizzle2(A2, A2, 1), vec2d_swizzle2(DC2, DC1, 2)));
    dC = vec2d_duplane(dC, 0);
    iC1 = psub(pmul(B1, dC), iC1);
    iC2 = psub(pmul(B2, dC), iC2);

    const double sign_mask1[2] = {0.0, numext::bit_cast<double>(0x8000000000000000ull)};
    const double sign_mask2[2] = {numext::bit_cast<double>(0x8000000000000000ull), 0.0};
    const Packet2d sign_PN = ploadu<Packet2d>(sign_mask1);
    const Packet2d sign_NP = ploadu<Packet2d>(sign_mask2);
    d1 = pxor(rd, sign_PN);
    d2 = pxor(rd, sign_NP);

    Index res_stride = result.outerStride();
    double *res = result.data();
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 0, pmul(vec2d_swizzle2(iA2, iA1, 3), d1));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + res_stride, pmul(vec2d_swizzle2(iA2, iA1, 0), d2));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 2, pmul(vec2d_swizzle2(iB2, iB1, 3), d1));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + res_stride + 2, pmul(vec2d_swizzle2(iB2, iB1, 0), d2));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 2 * res_stride, pmul(vec2d_swizzle2(iC2, iC1, 3), d1));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 3 * res_stride, pmul(vec2d_swizzle2(iC2, iC1, 0), d2));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 2 * res_stride + 2, pmul(vec2d_swizzle2(iD2, iD1, 3), d1));
    pstoret<double, Packet2d, ResultAlignment>(res + 3 * res_stride + 2, pmul(vec2d_swizzle2(iD2, iD1, 0), d2));
  }
};
#endif
// namespace internal
// namespace Eigen
#endif

100%


¤ Dauer der Verarbeitung: 0.13 Sekunden  (vorverarbeitet)  ¤

*© 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 ist noch experimentell.