/* Local variables */
Index i, j, k, l, ii, jj; bool sing;
Scalar temp;
/* Function Body */ const Index n = r.cols(); const Scalar tolr = tol * abs(r(0,0));
Matrix< Scalar, Dynamic, 1 > wa(n);
eigen_assert(ipvt.size()==n);
/* form the inverse of r in the full upper triangle of r. */
l = -1; for (k = 0; k < n; ++k) if (abs(r(k,k)) > tolr) {
r(k,k) = 1. / r(k,k); for (j = 0; j <= k-1; ++j) {
temp = r(k,k) * r(j,k);
r(j,k) = 0.;
r.col(k).head(j+1) -= r.col(j).head(j+1) * temp;
}
l = k;
}
/* form the full upper triangle of the inverse of (r transpose)*r */ /* in the full upper triangle of r. */ for (k = 0; k <= l; ++k) { for (j = 0; j <= k-1; ++j)
r.col(j).head(j+1) += r.col(k).head(j+1) * r(j,k);
r.col(k).head(k+1) *= r(k,k);
}
/* form the full lower triangle of the covariance matrix */ /* in the strict lower triangle of r and in wa. */ for (j = 0; j < n; ++j) {
jj = ipvt[j];
sing = j > l; for (i = 0; i <= j; ++i) { if (sing)
r(i,j) = 0.;
ii = ipvt[i]; if (ii > jj)
r(ii,jj) = r(i,j); if (ii < jj)
r(jj,ii) = r(i,j);
}
wa[jj] = r(j,j);
}
/* symmetrize the covariance matrix in r. */
r.topLeftCorner(n,n).template triangularView<StrictlyUpper>() = r.topLeftCorner(n,n).transpose();
r.diagonal() = wa;
}
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Bemerkung:
Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.