move classes
This commit is contained in:
conrad
@@ -214,7 +214,6 @@ namespace arma
|
||||
#include "armadillo_bits/op_log_det_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_gen_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_spd_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_rcond_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_htrans_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_max_bones.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_min_bones.hpp"
|
||||
@@ -646,7 +645,6 @@ namespace arma
|
||||
#include "armadillo_bits/op_log_det_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_gen_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_spd_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_inv_rcond_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_htrans_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_max_meat.hpp"
|
||||
#include "armadillo_bits/op_index_max_meat.hpp"
|
||||
|
||||
@@ -61,31 +61,6 @@ inv
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline
|
||||
typename enable_if2< is_supported_blas_type<typename T1::elem_type>::value, bool >::result
|
||||
inv
|
||||
(
|
||||
Mat<typename T1::elem_type>& out_inv,
|
||||
typename T1::pod_type& out_rcond,
|
||||
const Base<typename T1::elem_type,T1>& X
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
const bool status = op_inv_rcond::apply_direct_gen(out_inv, out_rcond, X.get_ref());
|
||||
|
||||
if(status == false)
|
||||
{
|
||||
out_inv.soft_reset();
|
||||
arma_debug_warn_level(3, "inv(): matrix is singular");
|
||||
}
|
||||
|
||||
return status;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
arma_warn_unused
|
||||
arma_inline
|
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@@ -128,6 +103,31 @@ inv
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline
|
||||
typename enable_if2< is_supported_blas_type<typename T1::elem_type>::value, bool >::result
|
||||
inv
|
||||
(
|
||||
Mat<typename T1::elem_type>& out_inv,
|
||||
typename T1::pod_type& out_rcond,
|
||||
const Base<typename T1::elem_type,T1>& X
|
||||
)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
const bool status = op_inv_gen_rcond::apply_direct(out_inv, out_rcond, X.get_ref());
|
||||
|
||||
if(status == false)
|
||||
{
|
||||
out_inv.soft_reset();
|
||||
arma_debug_warn_level(3, "inv(): matrix is singular");
|
||||
}
|
||||
|
||||
return status;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -226,7 +226,7 @@ inv_sympd
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
const bool status = op_inv_rcond::apply_direct_spd(out_inv, out_rcond, X.get_ref());
|
||||
const bool status = op_inv_spd_rcond::apply_direct(out_inv, out_rcond, X.get_ref());
|
||||
|
||||
if(status == false)
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -60,6 +60,17 @@ class op_inv_gen_full
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
class op_inv_gen_rcond
|
||||
: public traits_op_default
|
||||
{
|
||||
public:
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline static bool apply_direct(Mat<typename T1::elem_type>& out_inv, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr);
|
||||
};
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
namespace inv_opts
|
||||
{
|
||||
struct opts
|
||||
|
||||
@@ -295,4 +295,98 @@ op_inv_gen_full::apply_tiny(Mat<eT>& X)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline
|
||||
bool
|
||||
op_inv_gen_rcond::apply_direct(Mat<typename T1::elem_type>& out, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
typedef typename T1::elem_type eT;
|
||||
typedef typename T1::pod_type T;
|
||||
|
||||
out = expr.get_ref();
|
||||
out_rcond = T(0);
|
||||
|
||||
arma_debug_check( (out.is_square() == false), "inv(): given matrix must be square sized" );
|
||||
|
||||
const uword N = out.n_rows;
|
||||
|
||||
if(is_op_diagmat<T1>::value || out.is_diagmat())
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_gen_rcond: detected diagonal matrix");
|
||||
|
||||
eT* colmem = out.memptr();
|
||||
|
||||
T max_abs_src_val = T(0);
|
||||
T max_abs_inv_val = T(0);
|
||||
|
||||
for(uword i=0; i<N; ++i)
|
||||
{
|
||||
eT& out_ii = colmem[i];
|
||||
|
||||
const eT src_val = out_ii;
|
||||
const eT inv_val = eT(1) / src_val;
|
||||
|
||||
if(src_val == eT(0)) { return false; }
|
||||
|
||||
out_ii = inv_val;
|
||||
|
||||
const T abs_src_val = std::abs(src_val);
|
||||
const T abs_inv_val = std::abs(inv_val);
|
||||
|
||||
max_abs_src_val = (abs_src_val > max_abs_src_val) ? abs_src_val : max_abs_src_val;
|
||||
max_abs_inv_val = (abs_inv_val > max_abs_inv_val) ? abs_inv_val : max_abs_inv_val;
|
||||
|
||||
colmem += N;
|
||||
}
|
||||
|
||||
out_rcond = T(1) / (max_abs_src_val * max_abs_inv_val);
|
||||
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const strip_trimat<T1> strip(expr.get_ref());
|
||||
|
||||
const bool is_triu_expr = strip.do_triu;
|
||||
const bool is_tril_expr = strip.do_tril;
|
||||
|
||||
const bool is_triu_mat = (is_triu_expr || is_tril_expr) ? false : ( trimat_helper::is_triu(out));
|
||||
const bool is_tril_mat = (is_triu_expr || is_tril_expr) ? false : ((is_triu_mat) ? false : trimat_helper::is_tril(out));
|
||||
|
||||
if(is_triu_expr || is_tril_expr || is_triu_mat || is_tril_mat)
|
||||
{
|
||||
return auxlib::inv_tr_rcond(out, out_rcond, ((is_triu_expr || is_triu_mat) ? uword(0) : uword(1)));
|
||||
}
|
||||
|
||||
#if defined(ARMA_OPTIMISE_SYMPD)
|
||||
const bool try_sympd = (auxlib::crippled_lapack(out)) ? false : sympd_helper::guess_sympd(out);
|
||||
#else
|
||||
const bool try_sympd = false;
|
||||
#endif
|
||||
|
||||
if(try_sympd)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_gen_rcond: attempting sympd optimisation");
|
||||
|
||||
Mat<eT> tmp = out;
|
||||
|
||||
bool sympd_state = false;
|
||||
|
||||
const bool status = auxlib::inv_sympd_rcond(tmp, sympd_state, out_rcond, T(-1));
|
||||
|
||||
if(status) { out.steal_mem(tmp); return true; }
|
||||
|
||||
if((status == false) && (sympd_state == true)) { return false; }
|
||||
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_gen_rcond: sympd optimisation failed");
|
||||
|
||||
// fallthrough if optimisation failed
|
||||
}
|
||||
|
||||
return auxlib::inv_rcond(out, out_rcond);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//! @}
|
||||
|
||||
@@ -1,38 +0,0 @@
|
||||
// SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
|
||||
//
|
||||
// Copyright 2008-2016 Conrad Sanderson (http://conradsanderson.id.au)
|
||||
// Copyright 2008-2016 National ICT Australia (NICTA)
|
||||
//
|
||||
// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
|
||||
// you may not use this file except in compliance with the License.
|
||||
// You may obtain a copy of the License at
|
||||
// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
|
||||
//
|
||||
// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
|
||||
// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
|
||||
// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
|
||||
// See the License for the specific language governing permissions and
|
||||
// limitations under the License.
|
||||
// ------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
//! \addtogroup op_inv_rcond
|
||||
//! @{
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
class op_inv_rcond
|
||||
: public traits_op_default
|
||||
{
|
||||
public:
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline static bool apply_direct_gen(Mat<typename T1::elem_type>& out_inv, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr);
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline static bool apply_direct_spd(Mat<typename T1::elem_type>& out_inv, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr);
|
||||
};
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//! @}
|
||||
@@ -1,207 +0,0 @@
|
||||
// SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
|
||||
//
|
||||
// Copyright 2008-2016 Conrad Sanderson (http://conradsanderson.id.au)
|
||||
// Copyright 2008-2016 National ICT Australia (NICTA)
|
||||
//
|
||||
// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
|
||||
// you may not use this file except in compliance with the License.
|
||||
// You may obtain a copy of the License at
|
||||
// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
|
||||
//
|
||||
// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
|
||||
// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
|
||||
// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
|
||||
// See the License for the specific language governing permissions and
|
||||
// limitations under the License.
|
||||
// ------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
|
||||
//! \addtogroup op_inv_rcond
|
||||
//! @{
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline
|
||||
bool
|
||||
op_inv_rcond::apply_direct_gen(Mat<typename T1::elem_type>& out, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
typedef typename T1::elem_type eT;
|
||||
typedef typename T1::pod_type T;
|
||||
|
||||
out = expr.get_ref();
|
||||
out_rcond = T(0);
|
||||
|
||||
arma_debug_check( (out.is_square() == false), "inv(): given matrix must be square sized" );
|
||||
|
||||
const uword N = out.n_rows;
|
||||
|
||||
if(is_op_diagmat<T1>::value || out.is_diagmat())
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_rcond: detected diagonal matrix");
|
||||
|
||||
eT* colmem = out.memptr();
|
||||
|
||||
T max_abs_src_val = T(0);
|
||||
T max_abs_inv_val = T(0);
|
||||
|
||||
for(uword i=0; i<N; ++i)
|
||||
{
|
||||
eT& out_ii = colmem[i];
|
||||
|
||||
const eT src_val = out_ii;
|
||||
const eT inv_val = eT(1) / src_val;
|
||||
|
||||
if(src_val == eT(0)) { return false; }
|
||||
|
||||
out_ii = inv_val;
|
||||
|
||||
const T abs_src_val = std::abs(src_val);
|
||||
const T abs_inv_val = std::abs(inv_val);
|
||||
|
||||
max_abs_src_val = (abs_src_val > max_abs_src_val) ? abs_src_val : max_abs_src_val;
|
||||
max_abs_inv_val = (abs_inv_val > max_abs_inv_val) ? abs_inv_val : max_abs_inv_val;
|
||||
|
||||
colmem += N;
|
||||
}
|
||||
|
||||
out_rcond = T(1) / (max_abs_src_val * max_abs_inv_val);
|
||||
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const strip_trimat<T1> strip(expr.get_ref());
|
||||
|
||||
const bool is_triu_expr = strip.do_triu;
|
||||
const bool is_tril_expr = strip.do_tril;
|
||||
|
||||
const bool is_triu_mat = (is_triu_expr || is_tril_expr) ? false : ( trimat_helper::is_triu(out));
|
||||
const bool is_tril_mat = (is_triu_expr || is_tril_expr) ? false : ((is_triu_mat) ? false : trimat_helper::is_tril(out));
|
||||
|
||||
if(is_triu_expr || is_tril_expr || is_triu_mat || is_tril_mat)
|
||||
{
|
||||
return auxlib::inv_tr_rcond(out, out_rcond, ((is_triu_expr || is_triu_mat) ? uword(0) : uword(1)));
|
||||
}
|
||||
|
||||
#if defined(ARMA_OPTIMISE_SYMPD)
|
||||
const bool try_sympd = (auxlib::crippled_lapack(out)) ? false : sympd_helper::guess_sympd(out);
|
||||
#else
|
||||
const bool try_sympd = false;
|
||||
#endif
|
||||
|
||||
if(try_sympd)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_rcond: attempting sympd optimisation");
|
||||
|
||||
Mat<eT> tmp = out;
|
||||
|
||||
bool sympd_state = false;
|
||||
|
||||
const bool status = auxlib::inv_sympd_rcond(tmp, sympd_state, out_rcond, T(-1));
|
||||
|
||||
if(status) { out.steal_mem(tmp); return true; }
|
||||
|
||||
if((status == false) && (sympd_state == true)) { return false; }
|
||||
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_rcond: sympd optimisation failed");
|
||||
|
||||
// fallthrough if optimisation failed
|
||||
}
|
||||
|
||||
return auxlib::inv_rcond(out, out_rcond);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline
|
||||
bool
|
||||
op_inv_rcond::apply_direct_spd(Mat<typename T1::elem_type>& out, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_sigprint();
|
||||
|
||||
typedef typename T1::elem_type eT;
|
||||
typedef typename T1::pod_type T;
|
||||
|
||||
if(auxlib::crippled_lapack(out))
|
||||
{
|
||||
out.soft_reset();
|
||||
out_rcond = T(0);
|
||||
arma_stop_runtime_error("inv_sympd(): not available for complex matrices due to presence of incomplete LAPACK");
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
out = expr.get_ref();
|
||||
out_rcond = T(0);
|
||||
|
||||
arma_debug_check( (out.is_square() == false), "inv_sympd(): given matrix must be square sized" );
|
||||
|
||||
if((arma_config::debug) && (auxlib::rudimentary_sym_check(out) == false))
|
||||
{
|
||||
if(is_cx<eT>::no ) { arma_debug_warn_level(1, "inv_sympd(): given matrix is not symmetric"); }
|
||||
if(is_cx<eT>::yes) { arma_debug_warn_level(1, "inv_sympd(): given matrix is not hermitian"); }
|
||||
}
|
||||
|
||||
const uword N = out.n_rows;
|
||||
|
||||
if(is_cx<eT>::yes)
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_rcond: checking imaginary components of diagonal elements");
|
||||
|
||||
const T tol = T(100) * std::numeric_limits<T>::epsilon(); // allow some leeway
|
||||
|
||||
const eT* colmem = out.memptr();
|
||||
|
||||
for(uword i=0; i<N; ++i)
|
||||
{
|
||||
const eT& out_ii = colmem[i];
|
||||
const T out_ii_imag = access::tmp_imag(out_ii);
|
||||
|
||||
if(std::abs(out_ii_imag) > tol) { return false; }
|
||||
|
||||
colmem += N;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if(is_op_diagmat<T1>::value || out.is_diagmat())
|
||||
{
|
||||
arma_extra_debug_print("op_inv_rcond: detected diagonal matrix");
|
||||
|
||||
eT* colmem = out.memptr();
|
||||
|
||||
T max_abs_src_val = T(0);
|
||||
T max_abs_inv_val = T(0);
|
||||
|
||||
for(uword i=0; i<N; ++i)
|
||||
{
|
||||
eT& out_ii = colmem[i];
|
||||
|
||||
const eT src_val = out_ii;
|
||||
const eT inv_val = eT(1) / src_val;
|
||||
|
||||
if( (src_val == eT(0)) || (access::tmp_real(src_val) <= T(0)) ) { return false; }
|
||||
|
||||
out_ii = inv_val;
|
||||
|
||||
const T abs_src_val = std::abs(src_val);
|
||||
const T abs_inv_val = std::abs(inv_val);
|
||||
|
||||
max_abs_src_val = (abs_src_val > max_abs_src_val) ? abs_src_val : max_abs_src_val;
|
||||
max_abs_inv_val = (abs_inv_val > max_abs_inv_val) ? abs_inv_val : max_abs_inv_val;
|
||||
|
||||
colmem += N;
|
||||
}
|
||||
|
||||
out_rcond = T(1) / (max_abs_src_val * max_abs_inv_val);
|
||||
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
return auxlib::inv_sympd_rcond(out, out_rcond, T(-1));
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//! @}
|
||||
@@ -52,4 +52,15 @@ class op_inv_spd_full
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
class op_inv_spd_rcond
|
||||
: public traits_op_default
|
||||
{
|
||||
public:
|
||||
|
||||
template<typename T1>
|
||||
inline static bool apply_direct(Mat<typename T1::elem_type>& out_inv, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr);
|
||||
};
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//! @}
|
||||
|
||||
@@ -228,4 +228,99 @@ op_inv_spd_full::apply_tiny(Mat<eT>& out)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
//
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
template<typename T1>
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inline
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bool
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op_inv_spd_rcond::apply_direct(Mat<typename T1::elem_type>& out, typename T1::pod_type& out_rcond, const Base<typename T1::elem_type,T1>& expr)
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{
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arma_extra_debug_sigprint();
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typedef typename T1::elem_type eT;
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typedef typename T1::pod_type T;
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if(auxlib::crippled_lapack(out))
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{
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out.soft_reset();
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out_rcond = T(0);
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arma_stop_runtime_error("inv_sympd(): not available for complex matrices due to presence of incomplete LAPACK");
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return false;
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}
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out = expr.get_ref();
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out_rcond = T(0);
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arma_debug_check( (out.is_square() == false), "inv_sympd(): given matrix must be square sized" );
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if((arma_config::debug) && (auxlib::rudimentary_sym_check(out) == false))
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{
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if(is_cx<eT>::no ) { arma_debug_warn_level(1, "inv_sympd(): given matrix is not symmetric"); }
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if(is_cx<eT>::yes) { arma_debug_warn_level(1, "inv_sympd(): given matrix is not hermitian"); }
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}
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const uword N = out.n_rows;
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if(is_cx<eT>::yes)
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{
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arma_extra_debug_print("op_inv_spd_rcond: checking imaginary components of diagonal elements");
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const T tol = T(100) * std::numeric_limits<T>::epsilon(); // allow some leeway
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const eT* colmem = out.memptr();
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for(uword i=0; i<N; ++i)
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{
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const eT& out_ii = colmem[i];
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const T out_ii_imag = access::tmp_imag(out_ii);
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if(std::abs(out_ii_imag) > tol) { return false; }
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colmem += N;
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}
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}
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if(is_op_diagmat<T1>::value || out.is_diagmat())
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{
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arma_extra_debug_print("op_inv_spd_rcond: detected diagonal matrix");
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eT* colmem = out.memptr();
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T max_abs_src_val = T(0);
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T max_abs_inv_val = T(0);
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for(uword i=0; i<N; ++i)
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{
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eT& out_ii = colmem[i];
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const eT src_val = out_ii;
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const eT inv_val = eT(1) / src_val;
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if( (src_val == eT(0)) || (access::tmp_real(src_val) <= T(0)) ) { return false; }
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out_ii = inv_val;
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const T abs_src_val = std::abs(src_val);
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const T abs_inv_val = std::abs(inv_val);
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max_abs_src_val = (abs_src_val > max_abs_src_val) ? abs_src_val : max_abs_src_val;
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max_abs_inv_val = (abs_inv_val > max_abs_inv_val) ? abs_inv_val : max_abs_inv_val;
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colmem += N;
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}
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out_rcond = T(1) / (max_abs_src_val * max_abs_inv_val);
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return true;
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}
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bool is_sympd_junk = false;
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return auxlib::inv_sympd_rcond(out, is_sympd_junk, out_rcond, T(-1));
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}
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//! @}
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