Question

编辑：根据Dirk在下面的回答中提供的一些线索，我解决了问题，解决了问题。

我确信这必须在某处记录，但我的谷歌技能让我失望。

我正在开发一个我认为不需要的Rcpp软件包依赖于Eigen，所以我非常广泛地使用了NumericVector/Matrix。但是，我现在需要一个Cholesky分解/解决：我知道如何做到这一点使用RcppEigen，但我需要VectorXd/MatrixXd。说我有一个P.S.D. NumericMatrix，A和NumericVector，b。我尝试了以下各种变化：

  Rcpp::NumericVector b(bb);
  Rcpp::NumericMatrix A(AA);
  Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> A_eigen = as<Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> >(A);
  Eigen::Map<Eigen::VectorXd> b_eigen = as<Eigen::Map<Eigen::VectorXd> >(b);
  Eigen::LLT<Eigen::MatrixXd> llt(A_eigen);
  Eigen::VectorXd x = llt.solve(b_eigen);
  Rcpp::NumericVector xx(wrap(x));
  return xx;

然后可以使用codeString包编译它（由inline表示），如下所示：

f = cxxfunction(signature(AA="matrix",bb="numeric"),codeString,plugin="RcppEigen")

我知道我可以直接从SEXP实例中获取Eigen::MatrixXd/VectorXd（例如使用Eigen :: Map）但在我的使用中我需要从NumericMatrix / Vector实例获取这些实例。

我的A会很小，所以我也不是担心是否创建了完整副本。如果有人能提供笨重的话解决方案，这将是一个很好的，一个优雅的解决方案太棒了！

提前感谢，也感谢Rcpp（Eigen）的所有伟大工作，

大卫

Answer 1

查看RcppEigen来源和文件src/fastLm.h和src/fastLm.cpp。

他们通过多种不同的分解方法建立了一个非常好的工厂。请注意，对于每个实现的解算器，结果始终是受保护的VectorXd m_coef（即特征类型），它仅在最后转换：

        // Copy coefficients and install names, if any
NumericVector     coef(wrap(ans.coef()));
List          dimnames(NumericMatrix(Xs).attr("dimnames"));

可以想象我们可以以不同的方式做到这一点 - 但是这个例子在很长一段时间内都运行良好。我会跟着它。

Answer 2

Choleski分解在基础上实施。 Here是文档的链接。如果我误解了，那么也许你自己可以写一个？检查几种语言的Choleski分解的this Rosetta代码链接，为您提供想法。

在Rcpp（Eigen）中转换NumericVector / Matrix和VectorXd / MatrixXd以执行Cholesky求解

2 个答案: