本文整理汇总了C++中eigen::MatrixXf::noalias方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：C++ MatrixXf::noalias方法的具体用法？C++ MatrixXf::noalias怎么用？C++ MatrixXf::noalias使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类eigen::MatrixXf的用法示例。
在下文中一共展示了MatrixXf::noalias方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。
示例1: Fit
int Fit(Vector& res_G, // residual under NULL -- may change when permuting
Vector& v_G, // variance under NULL -- may change when permuting
Matrix& X_G, // covariance
Matrix& G_G, // genotype
Vector& w_G) // weight
{
this->nPeople = X_G.rows;
this->nMarker = G_G.cols;
this->nCovariate = X_G.cols;
// calculation w_sqrt
G_to_Eigen(w_G, &this->w_sqrt);
w_sqrt = w_sqrt.cwiseSqrt();
// calculate K = G * W * G'
Eigen::MatrixXf G;
G_to_Eigen(G_G, &G);
this->K_sqrt.noalias() = w_sqrt.asDiagonal() * G.transpose();
// calculate Q = ||res * K||
Eigen::VectorXf res;
G_to_Eigen(res_G, &res);
this->Q = (this->K_sqrt * res).squaredNorm();
// calculate P0 = V - V X (X' V X)^(-1) X' V
Eigen::VectorXf v;
G_to_Eigen(v_G, &v);
if (this->nCovariate == 1) {
P0 = -v * v.transpose() / v.sum();
// printf("dim(P0) = %d, %d\n", P0.rows(), P0.cols());
// printf("dim(v) = %d\n", v.size());
P0.diagonal() += v;
// printf("dim(v) = %d\n", v.size());
} else {
Eigen::MatrixXf X;
G_to_Eigen(X_G, &X);
Eigen::MatrixXf XtV; // X^t V
XtV.noalias() = X.transpose() * v.asDiagonal();
P0 = -XtV.transpose() * ((XtV * X).inverse()) * XtV;
P0.diagonal() += v;
}
// dump();
// Eigen::MatrixXf tmp = K_sqrt * P0 * K_sqrt.transpose();
// dumpToFile(tmp, "out.tmp");
// eigen decomposition
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXf> es;
es.compute(K_sqrt * P0 * K_sqrt.transpose());
#ifdef DEBUG
std::ofstream k("K");
k << K_sqrt;
k.close();
#endif
// std::ofstream p("P0");
// p << P0;
// p.close();
this->mixChiSq.reset();
int r_ub = std::min(nPeople, nMarker);
int r = 0; // es.eigenvalues().size();
int eigen_len = es.eigenvalues().size();
for (int i = eigen_len - 1; i >= 0; i--) {
if (es.eigenvalues()[i] > ZBOUND && r < r_ub) {
this->mixChiSq.addLambda(es.eigenvalues()[i]);
r++;
} else
break;
}
// calculate p-value
this->pValue = this->mixChiSq.getPvalue(this->Q);
if (this->pValue == 0.0 || this->pValue == 1.0) {
this->pValue = this->mixChiSq.getLiuPvalue(this->Q);
}
return 0;
};